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얼굴 인식 모델을 만들어보자 #5 학습된 모델을 Export 하기



조대협 (http://bcho.tistory.com)


앞의 글에서 CloudML을 이용하여 학습하는 부분까지 끝냈다. 그렇다면 학습된 모델을 이용하여 실제로 예측은 어떻게 할것인가? 여기에는 두가지 선택지가 있다.


첫번째는, 체크포인트로 저장된 파일을 이용하는 방식인데, 체크포인트에는 저장된 데이타는 텐서플로우 모델 그래프는 없고, 모델에서 사용된 변수 (Weight,bias etc) 만 저장하기 때문에, 이 데이타를 로딩하려면 텐서플로우 코드로 그래프를 그려준 다음에, 로딩을 해야한다. (상세 설명 http://bcho.tistory.com/1179 )


두번째는, 체크포인트처럼 변수만 저장하는 것이 아니라, 그래프를 함께 저장하는 방식으로 모델을 Protocol Buffer (http://bcho.tistory.com/1182) 타입으로 저장하는 방식이다. 이렇게 Protocol buffer (이하 pb)로 저장된 파일은 Prediction에 최적화된 엔진인 Tensorflow Serving (https://www.tensorflow.org/deploy/tfserve) 에 로딩하여 사용이 가능하다. 그런데, Tensorflow Serving의 경우 일일이 빌드를 해야 하는데, bazel 빌드 툴 (make,gradle과 같은 빌드툴. http://bcho.tistory.com/1160 )을 이용해서 빌드 및 배포를 해야 하는데 이 과정이 쉽지 않고, 또한 Tensorflow Serving에 배포된 모델을 호출하기 위해서는 Google protocol buffer (grpc)를 사용해야 한다.

이 과정에 많은 노력(삽질?)이 필요하고, 운영환경에 올리기 위해서는 모델 pb 파일에 대한 배포 프로세스 그리고 여러개의 Tensorflow Serving Cluster 설치 및 운영등의 이슈가 발생한다.


그래서 이를 플랫폼화하여 서비스로 만들어놓은 것이 Google CloudML Prediction 서비스이다. CloudML Prediction 서비스는 단순하게, 학습된 pb 파일만 배포하게 되면, 운영에 대한 이슈없이 대용량 서비스가 가능하고 grpc를 사용하지 않더라도 SDK를 이용하여 손쉽게 json으로 요청을 보냄으로써 prediction에 대한 구현이 가능하다.

모델 Export 하기

http://bcho.tistory.com/1180 에서 CloudML을 이용하여 얼굴 인식 모델을 학습 시켰다. 여기서 사용된 코드를 수정하여 학습이 끝나면, 모델(그래프와 변수값)을 Export 하는 코드를 추가해야 한다.

Export를 할때 주의할 점은 학습에 사용된 그래프를 그대로 Export 하는 것이 아니라 새로 그래프를 그려서 Export를 해야 한다. Export할 그래프는 Prediction을 위한 그래프이기 때문에, 학습에 사용된 그래프는 Dropout이나 또는 validation등을 위한 로직이 들어가 있기 때문에 이런 부분을 다 제거 하고 Prediction을 위한 그래프로 재정의하여 Export 해야한다.


얼굴 인식 모델에서 학습된 모델을 Export 하는 과정은

  1. 학습을 진행하고 학습 진행중에 체크포인트를 저장한다.

  2. 학습이 종료되면 Export를 위한 그래프를 새로 그린다.

  3. 체크포인트 파일에서 변수 값을 읽어서 2에서 그린 그래프에 채워넣는다.


자 그러면 코드를 보자. (전체 코드는 https://github.com/bwcho75/facerecognition/blob/master/CloudML%20Version/face_recog_model/model_localfile_export.py 에 저장되어 있다.)

체크 포인트 저장하기

코드 401 라인을 보면 아래와 같이 saver 객체를 이용하여 현재 학습이 종료된 세션의 값을 넘겨서 체크포인트 값으로 저장한다. 이 때 체크포인트 파일은 os.path.join(model_dir, 'face_recog') 에 저장한다.

       print('Save model')

       model_dir = os.path.join( FLAGS.base_dir , 'model')

       if not os.path.exists(model_dir):

           os.makedirs(model_dir)

       saver.save(sess, os.path.join(model_dir, 'face_recog'))

       print('Save model done '+model_dir)


다음으로 408 라인에서, 모델을 Export하는 함수 export_model 함수를 호출한다. 이때 첫번째 인자로는 체크포인트 파일 경로를 넘긴다.


       export_dir = os.path.join( FLAGS.base_dir , 'export')

       if  os.path.exists(export_dir):

          rmdir(export_dir)

       export_model(os.path.join(model_dir, 'face_recog'), export_dir)

Export용 그래프 그리기

274 라인의 def export_model(checkpoint, model_dir) 함수를 보자. 이 함수는 checkpoint 디렉토리를 입력받아서 model_dir에 모델을 export 해주는 함수이다.


앞에서도 설명했듯이 Export 용 그래프는 새롭게 그려줘야 하는데, 276~279 라인까지가 새롭게 그래프를 그리는 부분이다.

 with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:


   images = tf.placeholder(tf.string)

   prediction = build_inference(images)


이미지를 입력할 input용 placeholer를 정의한다. 이때 중요한점이 우리가 학습에서는 float형 placeholder를 사용했는데, 여기서는 입력을 string으로 바꿨다. 이유는 모델을 학습한 후에 실제 운영 환경에 올렸을 때, 클라이언트 (웹이나 모바일)에서 이미지를 입력 받아서 학습된 모델을 호출할때 float 형 행렬로 넘기기에는 불편하고 데이타의 크기도 커진다. (행렬데이타를 [1,2,3,4…] 와 같은 문자열로 넘겨야 하기 때문에 ) 그래서 호출할때 데이타 전달을 쉽게 할 수 있도록 이미지를 문자열 바이너리로 입력 받도록 수정하였다.

다음 build_inference(images) 함수가 실제로 Export 용 그래프를 새로 그리는 부분인데

261 라인에 아래와 같이 정의 되어 있다.


def build_inference(image_bytes):

   # graph for prediction in CloudML

   #image_bytes = tf.placeholder(tf.string)

   rgb_image = tf.image.decode_jpeg(image_bytes[0],channels = FLAGS.image_color)

   rgb_image  = tf.image.convert_image_dtype(rgb_image, dtype=tf.float32)

   image_batch = tf.expand_dims(rgb_image, 0)

   #rgb_image_value = rgb_image.eval()

   #rgb_images = []

   #rgb_images.append(rgb_image_value)

   result = tf.nn.softmax(build_model(image_batch,keep_prob=1.0))

   

   return result


문자열로 입력받은 이미지 데이타는 배열형이기 때문에, [0] 로 첫번째 이미지를 골라내고 (이미지를 입력할때도 하나만 입력한다.) tf.image_decode_jpeg로 디코딩을 한후에, 타입을 tf_float32 형태의 행렬로 바꿔준다. 원래 우리가 사용했던 학습용 모델의 모양이 batch 형이기 때문에, tf.expand_dim으로 차원을 맞춰준다.

그 다음에 build_model() 함수를 이용하여 image_batch를 입력값으로 넣고 그래프를 그린다. dropout을 하지 않기 때문에, keep_prob=1.0 으로 한다. (build_model은 얼굴 인식 모델을 위해서 CNN 네트워크를 정의한 코드이다.)

build_model에 결과를 마지막에 softmax함수를 정의하여 result값을 리턴하도록 한다.

시그네쳐 정의하기

Tensorflow serving (CloudML inference)를 사용하기 위해서는 Tensorflow serving에 모델의 Input 과 Output 변수를 알려줘야 한다. 이를 시그네쳐라고 하는데,  SignatureDefs 를 이용하여 정의한다. (참고 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/signature_defs.md)


SignatureDefs는 용도에 따라서 Classification SignatureDef와 Predict SignatureDef 두가지로 나뉘어 진다. Cassification SignatureDef는 분류 모델에 최적화되어 정의된 시그네쳐로 출력값들이 클래스 종류나 클래스별 정확도등을 옵션으로 가질 수 있고, Predict SignatureDef는 분류 모델뿐 아니라 모든 모델에 범용적으로사용될 수 있는 형태로 입력과 출력값을 정의할 수 있다.


이 예제에서는 Predict Signature Def을 사용하였다.

   inputs = {'image': images}

   input_signatures = {}

   for key, val in inputs.iteritems():

     predict_input_tensor = meta_graph_pb2.TensorInfo()

     predict_input_tensor.name = val.name

     predict_input_tensor.dtype = val.dtype.as_datatype_enum

     input_signatures[key] = predict_input_tensor


코드에서는 images placeholder를 입력값으로 하여 “image”라는 이름의 입력 시그네쳐를 생성하였고, 마찬가지로 다음과 같이 출력 값은 prediction 변수를 “prediction”이라는 이름의 시그네쳐로 사용하여 정의하였다.

   outputs = {'prediction': prediction}

   output_signatures = {}

   for key, val in outputs.iteritems():

     predict_output_tensor = meta_graph_pb2.TensorInfo()

     predict_output_tensor.name = val.name

     predict_output_tensor.dtype = val.dtype.as_datatype_enum

     output_signatures[key] = predict_output_tensor


다음, 이렇게 생성한 시그네쳐 변수들을 ‘image’,’prediction’ 을 add_to_colleciton을 이용하여 텐서플로우 그래프에 추가하였다.


   inputs_name, outputs_name = {}, {}

   for key, val in inputs.iteritems():

     inputs_name[key] = val.name

   for key, val in outputs.iteritems():

     outputs_name[key] = val.name

   tf.add_to_collection('inputs', json.dumps(inputs_name))

   tf.add_to_collection('outputs', json.dumps(outputs_name))

체크포인트 데이타 로딩해서 Export 용 그래프에 채워넣기

Export할 그래프가 완성되었으면 여기에 학습된 값을 채워넣으면 된다.

학습된 값은 학습후에, 체크 포인트 파일에 저장되어있기 때문에, 이 체크 포인트 파일을 다시 로딩하자


init_op = tf.global_variables_initializer()

   sess.run(init_op)


   # Restore the latest checkpoint and save the model

   saver = tf.train.Saver()

   saver.restore(sess, checkpoint)


모델 저장

다음 최종적으로 모델을 저장하면 된다.

   predict_signature_def = signature_def_utils.build_signature_def(

       input_signatures, output_signatures,

       signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)


앞서 정의한 input,output 시그네쳐를 가지고, Predict Signature Def를 정의한다.

다음 SavedModelBuilder를 만들어서 디렉토리를 지정하고, add_meta_graph_and_variables 메서드를 이용하여, 정의한 시그네쳐를 넘겨주고, assets_collection을 통해서 그래프 값을 넘긴후, 최종적으로 save() 메서드를 이용하여 그 값을 저장한다.

   build = builder.SavedModelBuilder(model_dir)

   build.add_meta_graph_and_variables(

       sess, [tag_constants.SERVING],

       signature_def_map={

           signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:

               predict_signature_def

       },

       assets_collection=tf.get_collection(tf.GraphKeys.ASSET_FILEPATHS))

   build.save()


저장된 모델 확인

모델 저장이 완료되면 Export 디렉토리데 다음과 같이 파일들이 생성된다

  • saved_model.pb (파일) : 그래프를 저장하고 있는 모델 바이너리 파일이다.

  • variables (디렉토리) : 디렉토리로 변수 값을 저장하고 있는 파일들이 저장되어 있다.

정리

텐서플로우 자료나 튜토리얼을 보면 대부분 모델을 만들고 학습 하는 정도만 있고 Prediction(또는 Inference)는 대부분 체크포인트에 저장된 값을 그래프로 복원하는 방식을 사용하고 있지 Tensorflow Serving등을 사용하는 자료가 별로 없다. 그래서 정리를 해봤는데, 생각보다 어렵기는 하지만 코드를 찬찬히 살펴보니 Signature와 Graph Collection 을 개념을 이해하고 나면 여러 예제코드를 보면서 진행하면 어느정도 할 수 있지 않을까 싶다. 개념 자체가 어려운것 보다는 이를 지원하는 예제나 문서가 적기 때문이라고 보는데,이것도 텐서플로우가 활성화되는 중이니 많은 예제가 나오지 않을까 기대해 본다.


다음 글에서는 이번에 Export 한 모델 (*.pb)을 이용하여 구글 CloudML을 통해서 예측 (Inference) 하는 방법에 대해서 알아보겠다.


참고 자료


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