TensorFlow for iOS のモデルについて - Qiita
以前、『TensorFlowの学習済みモデルを拾ってきてiOSで利用する』という記事を書いたのですが、そのとき用いたモデルデータはいずれも Protocol Buffers 形式でした。 （YOLOモデルでリアルタイム一般物体認識） Protocol Buffersはプラットフォーム等を問わない汎用的なフォーマットですが、上の記事を書いたときにわからなかったのが、.pbでエクスポートされたTensorFlow用のモデルでも、iOSで使えるものと使えないものの違いはあるのかないのか、あるとしたら何なのか（単にサイズや使用メモリ量とかが制限になってくるのか）、という点です。 理解の手がかりになるかわかりませんが、TensorFlowのiOSサンプルがどうやってモデルデータを読み込んでいるか、コードをちょっとだけ追ってみます。 なお、今回利用するサンプルはsimpleです。 .pbファイル読み込
iOSのMPSCNNに渡すモデルパラメータのフォーマット / TensorFlowからの書き出し - Qiita
iOS 11からCore MLが追加されましたが、もちろんiOS 10では利用することができません。代わりに、Metal Performance Shaders（MPS）フレームワークを利用してiOSデバイス上でCNN（Convolutional Neural Network）の推論を行うことが可能です。 iOSの機械学習フレームワークの比較 - Core ML / Metal Performance Shaders (MPSCNN) / BNNS - Qiita このMPSのCNN関連APIはiOS 10で追加されました。フレームワーク名に"Metal"とあるとおり、iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークを用いた推論の計算を行える、という代物です。 『先日書いた記事』では、MPSCNNを用いて手書き文字認識を行うCNNを実装するコードを示しました。 当該サンプル（Appl
TensorFlowの学習済みモデルを拾ってきてiOSで利用する - Qiita
iOS 10でニューラルネットワークAPIのBNNS (Basic neural network subroutines) がAccelerateフレームワークに追加されたり、TensorFlowのiOSサポートが追加されたり、Prismaがオフライン対応したりと、なんとなくあらかじめ学習させておいたモデルを使って計算するぐらいのことはiOSデバイス側でやらせてもいいんじゃないか、という空気感も出てきたような気がしてます。1 ・・・いや、そんな大層な理由ではなくて、機械学習/ディープラーニングについて無知な自分が、学習用に大量のデータを集めて、Pythonスクリプトを書いて自前モデルを作成するのは一段ハードルが高いように思えてしまいます。 というわけで、先日書いた『TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた』の次のステップとして、GitHubとかに落ちている学習済
TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた - Qiita
TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、下記手順でビルドしようとすると c
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