Умные мобильные проекты с Tensorflow. 10+ приложений искусственного интеллекта, построенных с помощью платформ TensorFlow Mobile и TensorFlow Lite для iOS, Android и Raspberry Pi (4000,00 руб.)

Стр.5

Стр.6

Стр.7

Стр.8

Стр.9

Стр.10

УДК 004.85 ББК 32.972 Г90 Г90 Умные мобильные проекты с Tensorflow / пер. с англ. А. В. Логунова – М.: ДМК Пресс, 2019. – 384 с.: ил. Джефф Танг ISBN 978-5-97060-706-0 Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения. Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения. Издание предназначено широкому кругу разработчиков, желающих использовать возможности искусственного интеллекта в своих проектах. УДК 004.85 ББК 32.972 Все права защищены. Никакая часть этой публикации не может воспроизводиться, сохраняться, копироваться и распространяться какими бы то ни было средствами – электронными, механическими, фотокопированием и любыми иными – без предварительного письменного разрешения автора или правообладателя. Эта книга не может быть продана, выдана или иным способом распространена в любой Несмотря на то что содержание книги прошло тщательную подготовку, автор и издатель форме, отличной от оригинального оформления, без предварительного разрешения автора или правообладателя. не несут никакой ответственности за возможный ущерб, понесённый кем-либо вследствие ошибок или неточностей в книге. ISBN 978-1-78883-454-4 (анг.) Copyright © 2018 by Packt Publishing ISBN 978-5-97060-706-0 (рус.) © Оформление, издание, перевод, ДМК Пресс, 2019

Стр.5

Содержание Предисловие ....................................................................................................10 Об авторе ...........................................................................................................12 О рецензентах .................................................................................................13 Введение ............................................................................................................14 Для кого предназначена эта книга ......................................................................15 Что охватывает эта книга .....................................................................................16 Как получить максимальную отдачу от этой книги ...........................................18 Когда читать данную книгу ..................................................................................19 Скачивание файлов с примерами кода ...............................................................21 Условные обозначения .........................................................................................21 Комментарии переводчика ..................................................................................22 Глава 1. Начало работы с платформой TensorFlow Mobile ...........24 Настройка платформы TensorFlow ......................................................................24 Настройка TensorFlow в MacOS ............................................................................26 Настройка TensorFlow в Ubuntu с поддержкой GPU ...........................................28 Настройка среды разработки Xcode ....................................................................32 Настройка среды разработки Android Studio ......................................................33 TensorFlow Mobile против TensorFlow Lite ..........................................................35 Выполнение примеров приложений TensorFlow для iOS ..................................36 Выполнение примеров приложений TensorFlow для Android ...........................37 Резюме ...................................................................................................................38 Глава 2. Классифицирование изображений с помощью трансферного обучения ..............................................................................39 Трансферное обучение – что это такое и почему ...............................................40 Вторичная тренировка с использованием модели Inception v3 ........................41 Вторичная тренировка с использованием моделей MobileNet .........................49 Использование вторично натренированных моделей в примере приложения для iOS .............................................................................................52 Использование вторично натренированных моделей в примере приложения для Android ......................................................................................54

Стр.6

6  Содержание Добавление платформы TensorFlow в свое собственное приложение для iOS ...................................................................................................................56 Добавление платформы TensorFlow в свое собственное приложение для iOS на языке Objective-C ................................................................................56 Добавление платформы TensorFlow в свое собственное приложение для iOS на языке Swift ..........................................................................................62 Добавление платформы TensorFlow в свое собственное приложение для Android ............................................................................................................67 Резюме ...................................................................................................................71 Глава 3. Обнаружение и локализация объектов ................................72 Обнаружение объектов – краткий обзор ............................................................73 Настройка API TensorFlow обнаружения объектов.............................................75 Быстрая установка и пример ...............................................................................76 Использование предварительно натренированных моделей ...........................77 Вторичная тренировка моделей на основе SSD-MobileNet и более быстрого RCNN-детектора ...................................................................................81 Использование моделей обнаружения объектов в iOS ......................................86 Ручная сборка библиотек TensorFlow для iOS ....................................................87 Использование библиотек TensorFlow для iOS в приложении ..........................87 Добавление функционала обнаружения объектов в приложение для iOS .......90 Использование YOLO2 – еще одной модели обнаружения объектов ...............96 Резюме ...................................................................................................................99 Глава 4. Трансформирование рисунков с помощью художественных стилей ............................................................................101 Нейронный перенос стиля – краткий обзор .....................................................102 Тренировка моделей быстрого нейронного переноса стиля ..........................103 Использование моделей быстрого нейронного переноса стиля в iOS ...........106 Добавление и тестирование с моделями быстрого нейронного переноса .....107 Анализ программного кода iOS с использованием моделей быстрого нейронного переноса .........................................................................................109 Использование моделей быстрого нейронного переноса стиля в Android ....111 Использование многостилевой модели TensorFlow Magenta в iOS .................117 Использование многостилевой модели TensorFlow Magenta в Android .........123 Резюме .................................................................................................................127 Глава 5. Понимание простых речевых команд ................................129 Распознавание речи – краткий обзор ...............................................................130 Тренировка простой модели распознавания команд ......................................132 Использование простой модели распознавания речи в Android ....................136 Создание нового приложения с использованием модели ...............................137

Стр.7

Содержание  7 Вывод результатов распознавания ....................................................................142 Использование простой модели распознавания речи в iOS на языке Objective-C ...........................................................................................................145 Создание нового приложения с использованием модели ...............................145 Исправление ошибок загрузки модели с помощью файла tf_op_files.txt .......150 Использование простой модели распознавания речи в iOS на языке Swift ......................................................................................................152 Резюме .................................................................................................................156 Глава 6. Описание изображений на естественном языке ............157 Аннотирование изображений – как оно работает ...........................................158 Тренировка и замораживание модели аннотирования изображений ...........160 Тренировка и тестирование генерирования аннотаций .................................160 Замораживание модели аннотирования изображений ...................................163 Трансформация и оптимизация модели аннотирования изображений ........170 Исправление ошибок в трансформированных моделях ..................................170 Оптимизация трансформированной модели ...................................................174 Использование модели аннотирования изображений в iOS ...........................175 Использование модели аннотирования изображений в Android ...................185 Резюме .................................................................................................................191 Глава 7. Распознавание рисунков с помощью CNN- и LSTM-сетей .......................................................................................193 Классификация рисунков – как это работает ...................................................194 Тренировка, предсказание и подготовка модели классификации рисунков ..............................................................................................................196 Тренировка модели классификации рисунков.................................................197 Предсказание с помощью модели классификации рисунков .........................198 Подготовка модели классификации рисунков .................................................200 Использование модели классификации рисунков в iOS .................................205 Сборка пользовательской библиотеки TensorFlow для iOS .............................206 Разработка приложения для iOS с использованием модели ...........................207 Использование модели классификации рисунков в Android ..........................214 Сборка пользовательской библиотеки TensorFlow для Android ......................215 Разработка приложения для Android с целью применения модели ...............217 Резюме .................................................................................................................225 Глава 8. Предсказание биржевой цены с помощью RNN-сети ..................................................................................227 RNN-сеть и предсказание биржевой цены – что это такое и как это делается ...............................................................................................228 Использование API TensorFlow RNN для предсказания биржевой цены........230

Стр.8

8  Содержание Тренировка RNN-модели в TensorFlow .............................................................231 Тестирование модели TensorFlow RNN .............................................................235 Использование API RNN LSTM библиотеки Keras для предсказания биржевой цены ...................................................................................................237 Тренировка LSTM-модели в библиотеке Keras .................................................238 Тестирование модели Keras RNN .......................................................................241 Выполнение моделей TensorFlow и Keras в iOS ................................................243 Выполнение моделей TensorFlow и Keras в Android .........................................250 Резюме .................................................................................................................255 Глава 9. Генерирование и улучшение изображений с помощью GAN-сети ..................................................................................257 GAN-сеть – что это такое и почему ...................................................................258 Построение и тренировка GAN-моделей с помощью TensorFlow ...................260 Базовая GAN-модель генерирования рукописных цифр .................................260 Продвинутая GAN-модель улучшения разрешающей способности изображения .......................................................................................................263 Использование GAN-моделей в iOS ..................................................................267 Использование базовой GAN-модели ...............................................................270 Использование продвинутой GAN-модели ......................................................272 Использование GAN-моделей в Android ...........................................................275 Использование базовой GAN-модели ...............................................................277 Использование продвинутой GAN-модели ......................................................279 Резюме .................................................................................................................281 Глава 10. Создание мобильного игрового AlphaZero-подобного приложения .......................................................283 Алгоритм AlphaZero – как он работает? ............................................................284 Тренировка и тестирование AlphaZero-подобной модели для игры «Четыре в ряд» ....................................................................................................286 Тренировка модели ............................................................................................287 Тестирование модели .........................................................................................291 Анализ программного кода построения модели .............................................294 Заморозка модели ..............................................................................................295 Использование модели игры «Четыре в ряд» в iOS ..........................................296 Использование модели игры «Четыре в ряд» в Android ..................................309 Резюме .................................................................................................................320 Глава 11. Применение платформ TensorFlow Lite и Core ML на мобильных устройствах ......................................................................322 Платформа TensorFlow Lite – краткий обзор ....................................................323 Использование платформы TensorFlow Lite в iOS ............................................324

Стр.9

Содержание  9 Выполнение примеров приложений TensorFlow Lite для iOS .........................324 Использование готовой модели TensorFlow Lite в iOS .....................................326 Использование вторично натренированной модели TensorFlow для платформы TensorFlow Lite в iOS................................................................331 Использование пользовательской модели TensorFlow Lite в iOS ....................332 Использование платформы TensorFlow Lite в Android ....................................334 Платформа Core ML для iOS – краткий обзор ...................................................338 Использование платформы Core ML с машинным обучением на основе библиотеки Scikit-Learn ....................................................................339 Построение и конвертирование моделей Scikit-Learn .....................................339 Использование конвертированных в формат Core ML моделей в iOS ............341 Использование платформы Core ML с Keras и TensorFlow ...............................343 Резюме .................................................................................................................348 Глава 12. Разработка приложений TensorFlow на компьютере Raspberry Pi ....................................................................350 Настройка компьютера Raspberry Pi и приведение его в движение ...............351 Настройка материнской платы Raspberry Pi ....................................................353 Приведение компьютера Raspberry Pi в движение ..........................................355 Настройка платформы TensorFlow на компьютере Raspberry Pi .....................357 Распознавание изображений и речевое воспроизведение текста ..................360 Распознавание звука и движение робота .........................................................362 Самообучение с подкреплением на компьютере Raspberry Pi ........................366 Описание симулируемой среды CartPole ..........................................................367 Начало с простой интуитивно понятной линии поведения ...........................371 Использование нейронных сетей для построения более оптимальной линии поведения ................................................................................................373 Резюме .................................................................................................................381 Послесловие ...................................................................................................382

Стр.10