shu223Core ML Tools実践入門 - iOS × DEEP LEARNING | 本 | coremltools | TensorFlow | Swift | Python | Mac
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本書はCore ML Toolsの実践入門書です。 KerasやTensorFlowを用いて構築した機械学習／ディープラーニングのモデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」（Pythonパッケージ名としては`coremltools`）の利用方法を**さまざまなモデルをつくりながら**学んでいきます。 最初はわずか2行のコードで変換することからはじめてCore ML Toolsに入門しつつ、もっと高度な変換方法や、モデルのサイズを縮小する方法、パイプラインを構築する歩法、オンデバイスで学習できるようにする方法等も解説していきます。 また巻末には「逆引きリファレンス」も収録しています。開発の現場で「どう書くんだっけ？」となったときに大いに役立つことでしょう。 A5版、本文164ページ（製本版は150ページ）。サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。
改訂履歴
- v0.8.0 2020.4.10刊行 -- 本文164ページ -- 「mlmodelフォーマット」の章を追加 -- coremltools 3.3対応 -- その他全体的な調整 -- 表紙を更新 - v0.7.0（第1版） 2020.3.7刊行 --A5、本文150ページ -- 「パイプラインとリンクモデル」の章を追加 -- 製本版リリースに向け、本の構成を大幅にアップデート - v0.6.1 2020.2.25刊行 -- B5, 本文142ページ -- 細かな加筆・修正 - v0.6.0 2020.2.21刊行 -- 「Flexible Shape - 超解像モデル」の章を追加 -- 「モデルサイズを小さくする」の章を追加 -- その他細かな加筆・修正 -- 本文140ページ - v0.5.0 2020.2.14刊行 -- タイトルを「Keras & Core ML Tools」から変更 -- 改題にあたって全面的にリライト -- 「モデルの可視化」追記 -- 「coremltools逆引きリファレンス」追加 -- 本文120ページ - v0.4.0 2020.2.6刊行 -- 「TensorFlowモデルの変換 - 画風変換モデル」を追記しました。 -- 本文94ページ - v0.3.0 2020.1.25刊行 -- 「TensorFlowモデルの変換 - 基礎編」を追記しました。 -- 本文78ページ - v0.2.0 - 2020.1.8刊行 -- Core ML 3の目玉機能である「オンデバイス学習」について追記しました。 -- 本文64ページ - v0.1.0 - 2019.12.14刊行 -- 本文 40ページ
動作環境
- macOS Catalina 10.15 - Python 3.7, TensorFlow 1.14.0, Keras 2.2.4, Core ML Tools 3.3 - iOS 13, Swift 5.1, Xcode 11
著者プロフィール
京都大学にて電気電子工学、京都大学大学院にて信号処理を学び、NTTデータにて音声処理、キヤノンにて画像処理を専門として研究開発に従事。カヤックにてiOSアプリ開発者としてフルスクラッチで30本以上のアプリを開発しリリースする。その後シリコンバレーの500Startupsのインキュベーションプログラムに参画。2016年からサンフランシスコのFyusion社にてシニア・プリンシパルエンジニアとしてH-1Bビザで勤務。現在は日本でフリーランスとして活動中。オープンソース活動も積極的に行い、GitHubの累計スター数は24,000超。 著書 - 『Depth in Depth - iOSデプス詳解』（個人出版／2019） - 『iOSエンジニアのためのmacOSアプリ開発入門』（個人出版／2019） - 『iOS 12 Programming』（PEAKS／2018） - 『実践ARKit』（個人出版／2018-2019） - 『Metal入門』（個人出版／2018-2019） - 『iOS 11 Programming』（PEAKS／2017） - 『iOS×BLE Core Bluetoothプログラミング』（ソシム／2015年） - 『iOSアプリ開発 達人のレシピ100』（秀和システム／2013年）
目次（0.8.0）
第1章 準備 - 1.1 Core ML Toolsとは - 1.2 Core ML Toolsの環境構築 第2章 Core ML Toolsはじめの一歩 - 2.1 2行のコードで学習済みモデルをロードする - 2.2 2行のコードでCore MLモデルに変換する - 2.3 変換したモデルを.mlmodelファイルとして保存 第3章 Core MLモデル作成の基礎 - 3.1 HDF5ファイルを読み込む - 3.2 Core MLモデルに変換する - 3.3 Core MLモデルの入力の型を変更する - Core MLモデルから自動生成されるSwiftコード - Visionはどのように画像分類モデルを判定するか？ 第4章 オンデバイス学習 - UpdatableなCore MLモデルの作成 - 4.1 モデルのパーソナライゼーション - 4.2 ベースとなるモデルの作成 - 4.3 Updatableなモデルに変換する - 4.4 損失関数をセットする - 4.5 最適化アルゴリズムをセットする - 4.6 エポック数をセットする - 4.7 モデルを保存する 第5章 オンデバイス学習 - iOSで学習 - 5.1 MLUpdateTask -- 5.1.1 mlmodelc -- 5.1.2 MLBatchProvider, MLArrayBatchProvider -- 5.1.3 MLTask -- 5.1.4 オンデバイスモデル更新タスクの全体感 - 5.2 学習データの準備 - 5.3 学習タスクの実行 - 5.4 オンデバイスで学習したモデルを保存する / MLUpdateContext, MLWritable - 5.5 推論処理の実行 第6章 TensorFlowモデルの変換 - 基礎編 - 6.1 tfcoreml - 6.2 tfcoremlを用いたCore MLモデルへの変換（最小実装） -- 6.2.1 学習済みモデル(.pbファイル)を読み込む -- 6.2.2 出力テンソルの名前を取得する -- 6.2.3 tfcoremlを用いて変換する - 6.3 より扱いやすいCoreMLモデルに変換する -- 6.3.1 クラスラベルを指定する -- 6.3.2 入力の型を画像に変更する - 6.4 iOSで推論を実行 - 6.5 入力画像の前処理を指定する 第7章 TensorFlowモデルの変換 - 画風変換モデル - 7.1 学習済みモデルからグラフ定義を読み込む - 7.2 変換に必要なグラフの情報を取得する -- 7.2.1 入力テンソルの名前を取得する -- 7.2.2 出力テンソルの名前を取得する - 7.3 tfcoremlを用いて変換する -- 7.3.1 入力テンソルのshapeを指定する - 7.4 Core MLモデルの出力の型を変更する - 7.5 iOSで画風変換を実行 -- 7.5.1 複数の入力を持つCore MLモデルをVisionで使う -- 7.5.2 出力画像を取得する 第8章 Flexible Shape - 超解像モデル - 8.1 Flexible Shapeとは/使いどころ - 8.2 超解像モデルをCore MLモデルに変換する - 8.3 Flexible Shapeを適用する - 8.4 iOS側での推論処理の実行 第9章 Core MLモデルのサイズを小さくする - 9.1 本章で利用する感情認識モデルについて - 9.2 重みを16ビット化する -- 9.2.1 16ビット化が推論結果の精度に与える影響 -- 9.2.2 Core MLモデルを16ビット化する手順 - 9.3 クォンタイズ - 9.4 iOSでの推論結果の比較 - 9.5 さらなるモデルサイズ削減 -- 9.5.1 ルックアップテーブルを利用した量子化 -- 9.5.2 モデルの一部を共通化 第10章 パイプラインモデルとリンクモデル(Linked Model) - 10.1 パイプラインの構築 -- 10.1.1 coremltools.models.pipelineモジュール -- 10.1.2 PipelineClassifierオブジェクトの生成 -- 10.1.3 パイプラインにモデルを追加 -- 10.1.4 MLModel オブジェクト生成 - 10.2 リンクモデル(LinkedModel) -- 10.2.1 リンクモデルとは/リンクモデルを使用するメリット -- 10.2.2 パイプラインとリンクモデル -- 10.2.3 リンクモデルの作成方法 - CreateMLのモデルはなぜ小さいのか -- CreateMLとパイプライン -- Vision FeaturePrint 第11章 モデルの可視化 - 11.1 Netron - 11.2 coremltoolsのvisualize_spec - 11.3 TensorBoard -- 11.3.1 TensorFlowモデルのグラフを可視化 -- 11.3.2 Kerasでの学習状況を可視化 - 11.4 Kerasのplot_model 第12章 mlmodelファイルフォーマット - 12.1 mlmodelファイルフォーマットを理解するメリット - 12.2 .protoファイルの読み方 - 12.3 coremltoolsとprotobuf - 12.4 protobuf API 付録A coremltools逆引きリファレンス - A.1 MLModelオブジェクトを生成する -- .mlmodelファイルから生成する -- spec（Model_pb2.Model）から生成する - A.2 モデルのspec（Model_pb2.Model）を取得する -- .mlmodelファイルから取得する -- MLModelオブジェクトから取得する - A.3 .mlmodelファイルの保存・読み込み -- .mlmodelファイルを読み込む -- .mlmodelファイルとして保存する - A.4 NeuralNetworkBuilderを生成する - A.5 モデルの中身を調べる -- モデルを可視化（ビジュアライズ）する -- モデルのバージョン（Specification Version）を確認する -- モデルのdescriptionをログに出力する -- ネットワークの情報をログに出力する -- NeuralNetworkBuilderでモデルの入力・出力形式を確認する -- モデルのレイヤー一覧を出力する -- モデルの中間層の入出力形式を調べる - A.6 Core MLモデルにクラスラベルを与える -- ラベル文字列の配列を渡す -- クラスラベルファイルのパスを渡す - A.7 モデルの入力・出力をカスタマイズする -- 入力・出力名を指定する -- 変換時に入力の型を画像型にする -- 変換済みモデルの入力・出力の型を画像型にする -- 入力テンソルのshapeを指定する -- 入力画像の前処理を指定する - A.8 モデルサイズを圧縮する -- 重みを16ビット(半精度)化する -- 重みをクォンタイズする - A.9 オンデバイス学習関連 -- モデルがUpdatableかどうかを調べる -- Updatableなレイヤー一覧を出力 -- Updatableなモデルに変換する -- 学習で使用する損失関数をセットする -- 損失関数のサマリを確認する -- 学習で使用する最適化アルゴリズム（オプティマイザ）をセットする -- 最適化アルゴリズムを確認する -- エポック数をセットする - A.10 FlexibleShape関連 -- FlexibleShapeの適用可否を確認する -- 入力・出力の画像サイズを範囲で指定する -- 入力・出力に複数の画像サイズを指定する - A.11 misc. -- 利用中のcoremltoolsのバージョンを確認する 付録B Keras入門 - B.1 Kerasとは -- B.3 tf.kerasとスタンドアロン版Keras - B.1 Kerasでカスタムモデル作成 -- B.1 モデルのネットワークを定義する -- B.2 モデルのコンパイル -- B.3 モデルの学習 -- B.4 モデルの評価 -- B.5 モデルの保存
目次（0.7.0）
第1章 準備 - 1.1 Core ML Toolsとは - 1.2 Kerasとは - 1.2.1 KerasとCore ML Tools - 1.2.2 tf.kerasとスタンドアロン版Keras - 1.3 Keras/TensorFlow/Core ML Toolsの環境構築 第2章 Core ML Toolsはじめの一歩 - 2.1 2行のコードで学習済みモデルをロードする - 2.2 2行のコードでCore MLモデルに変換する - 2.3 変換したモデルを.mlmodelファイルとして保存 第3章 Core MLモデル作成の基礎 - 3.1 HDF5ファイルを読み込む - 3.2 Core MLモデルに変換する - 3.3 Core MLモデルの入力の型を変更する - Core MLモデルから自動生成されるSwiftコード - Visionはどのように画像分類モデルを判定するか？ 第5章 オンデバイス学習 - UpdatableなCore MLモデルの作成 - 5.1 モデルのパーソナライゼーション - 5.2 ベースとなるモデルの作成 - 5.3 Updatableなモデルに変換する - 5.4 損失関数をセットする - 5.5 最適化アルゴリズムをセットする - 5.6 エポック数をセットする - 5.7 モデルを保存する 第6章 オンデバイス学習 - iOSで学習 - 6.1 MLUpdateTask -- 6.1.1 mlmodelc -- 6.1.2 MLBatchProvider, MLArrayBatchProvider -- 6.1.3 MLTask -- 6.1.4 オンデバイスモデル更新タスクの全体感 - 6.2 学習データの準備 - 6.3 学習タスクの実行 - 6.4 オンデバイスで学習したモデルを保存する / MLUpdateContext, MLWritable - 6.5 推論処理の実行 第7章 TensorFlowモデルの変換 - 基礎編 - 7.1 tfcoreml - 7.2 tfcoremlを用いたCore MLモデルへの変換（最小実装） -- 7.2.1 学習済みモデル(.pbファイル)を読み込む -- 7.2.2 出力テンソルの名前を取得する -- 7.2.3 tfcoremlを用いて変換する - 7.3 より扱いやすいCoreMLモデルに変換する -- 7.3.1 クラスラベルを指定する -- 7.3.2 入力の型を画像に変更する - 7.4 iOSで推論を実行 - 7.5 入力画像の前処理を指定する 第8章 TensorFlowモデルの変換 - 画風変換モデル - 8.1 学習済みモデルからグラフ定義を読み込む - 8.2 変換に必要なグラフの情報を取得する -- 8.2.1 入力テンソルの名前を取得する -- 8.2.2 出力テンソルの名前を取得する - 8.3 tfcoremlを用いて変換する -- 8.3.1 入力テンソルのshapeを指定する - 8.4 Core MLモデルの出力の型を変更する - 8.5 iOSで画風変換を実行 -- 8.5.1 複数の入力を持つCore MLモデルをVisionで使う -- 8.5.2 出力画像を取得する 第9章 Flexible Shape - 超解像モデル - 9.1 Flexible Shapeとは/使いどころ - 9.2 超解像モデルをCore MLモデルに変換する - 9.3 Flexible Shapeを適用する - 9.4 iOS側での推論処理の実行 第9章 Core MLモデルのサイズを小さくする - 9.1 本章で利用する感情認識モデルについて - 9.2 重みを16ビット化する -- 9.2.1 16ビット化が推論結果の精度に与える影響 -- 9.2.2 Core MLモデルを16ビット化する手順 - 9.3 クォンタイズ - 9.4 iOSでの推論結果の比較 - 9.5 さらなるモデルサイズ削減 -- 9.5.1 ルックアップテーブルを利用した量子化 -- 9.5.2 モデルの一部を共通化 第10章 パイプラインモデルとリンクモデル(Linked Model) - 10.1 パイプラインの構築 -- 10.1.1 coremltools.models.pipelineモジュール -- 10.1.2 PipelineClassifierオブジェクトの生成 -- 10.1.3 パイプラインにモデルを追加 -- 10.1.4 MLModel オブジェクト生成 - 10.2 リンクモデル(LinkedModel) -- 10.2.1 リンクモデルとは/リンクモデルを使用するメリット -- 10.2.2 パイプラインとリンクモデル -- 10.2.3 リンクモデルの作成方法 - CreateMLのモデルはなぜ小さいのか -- CreateMLとパイプライン -- Vision FeaturePrint 第11章 モデルの可視化 - 11.1 Netron - 11.2 coremltoolsのvisualize_spec - 11.3 TensorBoard -- 11.3.1 TensorFlowモデルのグラフを可視化 -- 11.3.2 Kerasでの学習状況を可視化 - 11.4 Kerasのplot_model 付録A coremltools逆引きリファレンス - A.1 MLModelオブジェクトを生成する -- A.1.2 .mlmodelファイルから生成する -- A.1.1 Specから生成する - A.2 モデルのSpecを取得する -- A.2.1 .mlmodelファイルから取得する -- A.2.2 MLModelオブジェクトから取得する - A.3 .mlmodelファイルの保存・読み込み -- A.3.1 .mlmodelファイルを読み込む -- A.3.2 .mlmodelファイルとして保存する - A.4 NeuralNetworkBuilderを生成する - A.5 モデルの中身を調べる -- A.5.1 モデルを可視化（ビジュアライズ）する -- A.5.2 モデルのバージョン（Specification Version）を確認する -- A.5.3 Specをログに出力する -- A.5.4 ネットワークの情報をログに出力する -- A.5.5 NeuralNetworkBuilderでモデルの入力・出力形式を確認する -- A.5.6 モデルのレイヤー一覧を出力する -- A.5.7 モデルの中間層の入出力形式を調べる - A.6 Core MLモデルにクラスラベルを与える -- A.6.1 ラベル文字列の配列を渡す -- A.6.2 クラスラベルファイルのパスを渡す - A.7 モデルの入力・出力をカスタマイズする -- A.7.1 入力・出力名を指定する -- A.7.2 変換時に入力の型を画像型にする -- A.7.3 変換済みモデルの入力・出力の型を画像型にする -- A.7.4 入力テンソルのshapeを指定する -- A.7.5 入力画像の前処理を指定する - A.8 モデルサイズを圧縮する -- A.8.1 重みを16ビット(半精度)化する -- A.8.2 重みをクォンタイズする - A.9 オンデバイス学習関連 -- A.9.1 モデルがUpdatableかどうかを調べる -- A.9.2 Updatableなレイヤー一覧を出力 -- A.9.3 Updatableなモデルに変換する -- A.9.4 学習で使用する損失関数をセットする -- A.9.5 損失関数のサマリを確認する -- A.9.6 学習で使用する最適化アルゴリズム（オプティマイザ）をセットする -- A.9.7 最適化アルゴリズムを確認する -- A.9.8 エポック数をセットする - A.10 FlexibleShape関連 -- A.10.1 FlexibleShapeの適用可否を確認する -- A.10.2 入力・出力の画像サイズを範囲で指定する -- A.10.3 入力・出力に複数の画像サイズを指定する - A.11 misc. -- 利用中のcoremltoolsのバージョンを確認する 付録B Kerasでカスタムモデル作成 - B.1 モデルのネットワークを定義する -- B.1.1 Sequential モデル(とKeras functinal API) -- B.1.2 Conv2D -- B.1.3 MaxPooling2D -- B.1.4 Dropout -- B.1.5 Flatten -- B.1.6 Dense -- B.1.7 モデルのサマリを確認 - B.2 モデルのコンパイル -- B.2.1 損失関数 -- B.2.2 最適化アルゴリズム -- B.2.3 評価関数 - B.3 モデルの学習 - B.4 評価 - B.5 モデルの保存