9 tensorflowjs converter

tensorflowjs converterを使用すると、Pythonコードで書かれたKerasモデルを、TensorFlow.jsに読み込めるモデルに変換して、TensorFlow.jsで使用することができます。

ただし、Kerasモデルもtensorflowjs converterもPythonコードで書かれているので、Pythonコードが実行できる環境が必要になります。以降では、Pythonで機械学習を始める際に適しているとされるオールインワンのAnaconda Python ディストリビューションをインストールし、使用します。

tensorflowjs converterはAnaconda環境で、pip install tensorflowjsコマンドで簡単にインストールできます。

Kerasモデルは通常、単一のHDF5(.h5)形式で保存されます。モデルの形状(トポロジー)や重み情報は全部この中に含まれています。

HDF5ファイルをtensorflowjs converterにかけると、model.jsonと重みのファイルが作成されます。TensorFlow.jsではこのmodel.jsonをtf.loadModel()関数で読み込みます。すると、model.jsonに書かれている重みファイルが読み込まれ、TensorFlow.jsのモデルが作成されます。

tf.loadModel()関数はmodel.jsonをfetch()し、HTTP(S)リクエストで重みファイルを取得するので、この関数を使ったアプリは(HTTPSをサポートする)Webサーバーに置く必要があります。

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