客户端码农学习ML —— 工具框架Tensorflow及Android、iOS上初步实验

与其上来就学习相对枯燥易让人放弃的数学，不如先做几个例子并在Android、iOS上初步实验熟悉下整个操作流程，通过实战激发下兴趣。

开发环境准备

首先安装Python，推荐Python3，装好后别忘了设置下载源镜像，不然安装各种包的时候下载速度很感人。

新建文件：~/.pip/pip.conf

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[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
use-mirrors = true
mirrors = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

再安装Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Pil、TensorFlow 、scikit-learn等库，都是深度学习不可缺少的。

pip3 install –user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

更多安装介绍可参考底部参考链接。

TensorFlow的安装，官方推荐在Linux系统里安装gpu版，但我们学习阶段在mac上安装cpu版即可，官方从1.2版本后就不再编译gpu版的mac安装包，需要自己从源码编译，由于深知cpu版训练很慢，我自己尝试编译了gpu版，在10.13系统上遇到不少坑，各种修改耗费大半天后终于编译成功，完整一次性编译成功在2014款15寸mbp高配上大约需要近1个小时，具体可参考底部参考资料。

但由于不明原因，在使用gpu训练时系统会卡住，甚至花屏，直到训练完成才能陆续恢复，因此在mac上学习推荐直接用官方编译的cpu版即可。

pip3 install tensorflow

Python IDE个人看习惯随意选择，TensorFlow安装后先来个Hello world脚本试试各组件是否完备：

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import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)
# 应该输出'Hello, TensorFlow!'
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess.run(a + b)
# 应该输出42
sess.close()

对于客户端程序员来说，Android、iOS的环境现成的。

AI在iOS上的应用:

在CoreML的帮助下，使用.mlmodel模型文件可以在XCode中自动生成调用模型的代码文件。

https://developer.apple.com/machine-learning/

https://github.com/apple/coremltools

.mlmodel文件可从上面Apple官方网页资料里下载回来，也可以用Python库coremltools将各种学习框架生成的文件转成.mlmodel，目前支持对Keras、Caffe、scikit-learn、libsvm、XGBoost生成的模型文件转换。

Coremltools当前还只支持python2，执行pip install -U coremltools，通用会有依赖库的冲突，可选择pipenv等python上的虚拟环境进行安装。

自己训练模型并将.pkl转成.mlmodel可参考：https://antscript.com/post/2017-12-28-step-by-step-machine-learning/
后续使用线性回归算法训练模型自己转一转，这里先下载苹果官方模型MobileNet回来试试效果：

ai_mobile_net_at_xcode

从中可以看出，输入是一个224*224的图片像素二维数组，输出有两个，classLabel表示最可能的结果文本，还有一个dictionary表示所有的识别结果及概率。

下面写个从摄像头捕获图片进行识别的app，也可以从相册里选择一张图，核心代码如下：

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CVPixelBufferRef buffer = [UIImage pixelBufferFromCGImage:scaledImage.CGImage];
MobileNetInput *input = [[MobileNetInput alloc] initWithImage:buffer];
NSError *error = nil;
MobileNetOutput *output = [self.mobileNet predictionFromFeatures:input error:&error];
CVPixelBufferRelease(buffer);
if (error) {
	return error.localizedDescription;
} else {
	return output.classLabel;
}

其中有三个方法比较耗时，在iPhone7上大概如下：

  1. 将摄像头拍摄的图片裁剪成224*224大小，约75ms
  2. [[MobileNet alloc] init] 约90ms，但是它可以只初始化一次
  3. predictionFromFeatures 识别图像内容 35ms

App实际效果：

ai_ios_remote

背景大图是摄像头捕获的完整画面，将中间一块方形缩小到224*224，左下角即模型接受的实际图片，底部橙色背景白色文字的的即结果，对于训练到的图片还是识别准确的。

AI在Android上的应用

Android上使用训练好的模型需要依赖TensorFlow的jar和so库，可通过配置gradle：compile ‘org.tensorflow:tensorflow-android:1.2.0’，也可以从https://github.com/tensorflow/tensorflow下载源码自己根据资料编译，可参考https://www.jianshu.com/p/6a2a98ad5c5b

方便之处在于都是google的产品，TensorFlow训练的模型可保存成.pb文件直接供TensorFlowInferenceInterface使用, 使用起来基本3个方法就可以了: feed、，run、fetch，分别是提供输入、执行、获取结果。

以下是一个简单的线性回归算法生成的kai_linear_only_mul.pb模型文件, 核心试验代码如下：

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mTensorFlowInterface = new TensorFlowInferenceInterface(getActivity().getAssets()
	, "file:///android_asset/kai_linear_only_mul.pb");
	
mTensorFlowInterface.feed("input", new float[]{input});

mTensorFlowInterface.run(new String[]{"k", "b", "calcY"}, false);

float[] result = new float[1];
mTensorFlowInterface.fetch("calcY", result);
float calcY = result[0];
mTensorFlowInterface.fetch("k", result);
float k = result[0];
mTensorFlowInterface.fetch("b", result);
float b = result[0];
String result = String.format(Locale.getDefault()
  , "y = %.4fx + %.2f \ninput = %.2f \nresult = %.4f"
  , k, b, input, calcY);

试验效果如下图：

android-linear_snapshot

参考：

https://www.python.org/

https://www.scipy.org/install.html

https://www.tensorflow.org/install/install_mac

https://github.com/fendouai/Awesome-TensorFlow-Chinese

gpu版TensorFlow需要的cuda资料:

cuda: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

cuDNN: https://developer.nvidia.com/developer-program

mac上源码编译常见问题及解决方案：

http://www.jianshu.com/p/5df0c2f48b21

https://github.com/JimmyKon/tensorflow_build_issue_fix/tree/master

https://stackoverflow.com/questions/43113508/math-functions-hpp-not-found-when-using-cuda-with-eigen

https://gist.github.com/smitshilu/53cf9ff0fd6cdb64cca69a7e2827ed0f

https://github.com/nteract/nteract/issues/1523

LD_LIBRARY_PATH and DYLD_LIBRARY_PATH not imported on OS X
rather than disable SIP, I’ve resorted to linking the .dylib objects into /usr/local/lib. E.g., ln -s $ORACLE_HOME/.dylib /usr/local/lib

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1025945/mac-cuda-9-0-driver-fully-compatible-with-macos-high-sierra-10-13-error-quot-update-required-quot-solved-/

　

本文首发于钱凯凯的博客 : http://qianhk.com/2018/02/客户端码农学习ML-工具框架Tensorflow/

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