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tensorflow机器学习模型的跨平台上线

    在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。

1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案

    tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方式。

    PMML方式的主要思路在上一篇以及讲过。这里唯一的区别是转化生成PMML文件需要用一个Java库jpmml-tensorflow来完成,生成PMML文件后,跨语言加载模型和其他PMML模型文件基本类似。

    tensorflow serving是tensorflow 官方推荐的模型上线预测方式,它需要一个专门的tensorflow服务器,用来提供预测的API服务。如果你的模型和对应的应用是比较大规模的,那么使用tensorflow serving是比较好的使用方式。但是它也有一个缺点,就是比较笨重,如果你要使用tensorflow serving,那么需要自己搭建serving集群并维护这个集群。所以为了一个小的应用去做这个工作,有时候会觉得麻烦。

    跨语言API方式是本文要讨论的方式,它会用tensorflow自己的Python API生成模型文件,然后用tensorflow的客户端库比如Java或C++库来做模型的在线预测。下面我们会给一个生成生成模型文件并用tensorflow Java API来做在线预测的例子。

2. 训练模型并生成模型文件

    我们这里给一个简单的逻辑回归并生成逻辑回归tensorflow模型文件的例子。

    首先,我们生成了一个6特征,3分类输出的4000个样本数据。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom sklearn.datasets.samples_generator import make_classificationimport tensorflow as tfX1, y1 = make_classification(n_samples=4000, n_features=6, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, n_classes=3)

    接着我们构建tensorflow的数据流图,这里要注意里面的两个名字,第一个是输入x的名字input,第二个是输出prediction_labels的名字output,这里的这两个名字可以自己取,但是后面会用到,所以要保持一致。

learning_rate = 0.01training_epochs = 600batch_size = 100x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 6],name="input") # 6 featuresy = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3]) # 3 classesW = tf.Variable(tf.zeros([6, 3]))b = tf.Variable(tf.zeros([3]))# softmax回归pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b, name="softmax") cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred), reduction_indices=1))optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)prediction_labels = tf.argmax(pred, axis=1, name="output")init = tf.global_variables_initializer()

    接着就是训练模型了,代码比较简单,毕竟只是一个演示:

sess = tf.Session()sess.run(init)y2 = tf.one_hot(y1, 3)y2 = sess.run(y2)for epoch in range(training_epochs): _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: X1, y: y2}) if (epoch+1) % 10 == 0: print ("Epoch:", "%04d" % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(c)) print ("优化完毕!")correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y2, 1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: X1, y: y2})print (acc)

    打印输出我这里就不写了,大家可以自己去试一试。接着就是关键的一步,存模型文件了,注意要用convert_variables_to_constants这个API来保存模型,否则模型参数不会随着模型图一起存下来。

graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["output"])tf.train.write_graph(graph, ".", "rf.pb", as_text=False)

    至此,我们的模型文件rf.pb已经被保存下来了,下面就是要跨平台上线了。 

3. 模型文件在Java平台上线

    这里我们以Java平台的模型上线为例,C++的API上线我没有用过,这里就不写了。我们需要引入tensorflow的java库到我们工程的maven或者gradle文件。这里给出maven的依赖如下,版本可以根据实际情况选择一个较新的版本。

<dependency> <groupId>org.tensorflow</groupId> <artifactId>tensorflow</artifactId> <version>1.7.0</version> </dependency>

    接着就是代码了,这个代码会比JPMML的要简单,我给出了4个测试样本的预测例子如下,一定要注意的是里面的input和output要和训练模型的时候对应的节点名字一致。

import org.tensorflow.*;import org.tensorflow.Graph;import java.io.IOException;import java.nio.file.Files;import java.nio.file.Paths;/** * Created by 刘建平pinard on 2018/7/1. */public class TFjavaDemo { public static void main(String args[]){ byte[] graphDef = loadTensorflowModel("D:/rf.pb"); float inputs[][] = new float[4][6]; for(int i = 0; i< 4; i++){ for(int j =0; j< 6;j++){ if(i<2) { inputs[i][j] = 2 * i - 5 * j - 6; } else{ inputs[i][j] = 2 * i + 5 * j - 6; } } } Tensor<Float> input = covertArrayToTensor(inputs); Graph g = new Graph(); g.importGraphDef(graphDef); Session s = new Session(g); Tensor result = s.runner().feed("input", input).fetch("output").run().get(0); long[] rshape = result.shape(); int rs = (int) rshape[0]; long realResult[] = new long[rs]; result.copyTo(realResult); for(long a: realResult ) { System.out.println(a); } } static private byte[] loadTensorflowModel(String path){ try { return Files.readAllBytes(Paths.get(path)); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } static private Tensor<Float> covertArrayToTensor(float inputs[][]){ return Tensors.create(inputs); }}

    我的预测输出是1,1,0,0,供大家参考。

4. 一点小结

    对于tensorflow来说,模型上线一般选择tensorflow serving或者client API库来上线,前者适合于较大的模型和应用场景,后者则适合中小型的模型和应用场景。因此算法工程师使用在产品之前需要做好选择和评估。

 

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欢迎阅读本文章: 周凌子

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