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TensorFlow on Android 日本Androidの会・東海大学1年 古川新

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古川 新 Arata Furukawa http://ornew.net/ 東海大学 理学部1年生 MaruLabo管理者 日本Androidの会 運営委員 日本Androidの会 学生部 © Arata Furukawa

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DeepLearning

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AlexNet © TensorFlow Tutorial “Image Recognition” https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/image_recognition/index.html

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Google DeepDream © Alexander Mordvintsev https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/deepdream/deepdream.ipynb

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Facebook DeepFace © Yaniv TaigmanMing YangMarc'Aurelio RanzatoLior Wolf /「DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification」

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Androidアプリで 使いたい! The Android robot is reproduced or modified from work created and shared by Google and used according to terms described in the Creative Commons 3.0 Attribution License.

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学習と利用の非対称性

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学習の演算コスト 膨大な回数の反復学習が必要 専用のハードウェアなど かなりの計算資源を使っても 莫大な時間がかかる (上写真) 「AlphaGo の試合に用いられた Googleの ディープラーニング専用サーバ」 Google Cloud Platform Japan Blogより引用 (右写真) 「Facebook’s open-sourcing of AI hardware is the start of the deep-learning revolution」より引用

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人工知能は、 筋肉と同じ

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筋肉を鍛えるには、たくさんの時間とお金が必要です 何回も何回もトレーニングして、 少しずつ筋肉は強くなります

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一方で、筋肉を使って動くのは簡単 時間もお金もかかりません

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利用の演算コスト 反復実行も、誤差評価も、逆伝搬もしない →桁違いにコストは少ない

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現実的な演算コスト 学習 > 利用

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学習済みモデルを利用するだけなら モバイルで動きます

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TensorFlow

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データフローグラフ型 汎用数値演算ライブラリ TensorFlow 抽象的でスケーラビリティかつポータビリティな、 非同期並列に実行可能な数値演算の仕組みを 実現するライブラリ。

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TensorFlow Graph あらゆる演算は、 データフローを向きとした 有向グラフで表現されます。 y = 2x x mul y 2

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Deep Neural Networks ディープニューラルネットワーク(DNN)は Tensor(スカラ・ベクトル等)に対する 巨大な演算として表現されます。 DNNはTensorFlowグラフとして 表現することができます。 つまり、TensorFlowでDeepLearningができます。

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TensorFlowを使った リバーシAI Androidアプリ ABC 2016 Autumnで公開予定!

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Android Firebase プレイデータを自動送信 AIが定期的に自動更新される TensorFlow

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Firebase Realtime Database Run TensorFlow Data Server C++ Java Protocol Buffers JNI Reversi お寿司リバーシの構成:Androidアプリ側 HTTPS Android App

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Javaとの連携 TensorFlowはJavaをサポートしていないため Android Native Development Kit (NDK)か Java Native Interface (JNI)を使うことになります。 お寿司では、JNIを使っています。

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TensorFlowのビルド・実行 Android向けにTensorFlowバイナリをBazelで クロスコンパイルします。 ドキュメントは一切ないので、 Issueで情報を集めて試行錯誤するか、中の人に聞くかです。 作った動的ライブラリをJavaでロードし、 ネイティブコードを実行します。

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Serialize TensorFlow Graphは Protocol Buffers形式で シリアライズできます。 y = 2x x mul y 2 graph.pb

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関数としてのTensorFlow Graph TensoFlow Graphは、演算の集合を、 データフローを向きとするグラフで表現したものですので、入 力と出力があります。 よって、グラフそのものを関数と考えても差し支え ありません。

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画像データ ??? 文字データ 5041 Function? F(x) -> y TensorFlow Graph

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Black Box 関数として考えたならば、入力と出力の形状さえ 一致していれば、このグラフの処理がなんであろう と関係ありません。 グラフを差し替えたとしても、形状が一致すれば ユーザコードをアップデートする必要はありませ ん。

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True Portability! グラフファイルを差し替えるだけで処理をすり替え られるため、お寿司AIの更新はグラフファイルを サーバからダウンロードするだけであり、可搬性が 非常に高いです。

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新しいアプリ開発の形? ニューラルネットワークは処理能力に乏しい モバイルプラットフォームでも利用できます。 Deep Learningは、モデルさえあれば一般的な アプリに組み込むことが可能な段階にあります。

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「DeepLearningはお金のある大企業や大学のやること」 今やそんなことはありません。 既にユーザレベルは個人にまで広がっており、 一般のモバイルアプリケーションに組み込むことも 可能なレベルに技術は達しています。

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DeepLearningを使うことで、 今までにない機能をモバイルアプリケーションに 組み込むことができるかもしれません。 新しいユーザエクスペリエンスが誕生し、 ITの新しい市場となるかもしれません。 その可能性をDeepLearningは十分に秘めていて、 その先駆者となる可能性はまだ私達にもあるのです。

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DeepLearningを学びたい 学生のための仮想研究室

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登録はマルラボ公式サイトから! https://marulabo.net/ マルラボの取り組み DeepLearningを使った研究に 必要なマシンがない! 勉強したいが、なにを学べば いいかわからない! 最先端の研究者・技術者と 交流したい! MaruLaboが 学生に 無償で提供します!

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DeepLearningに特化した 超火力マシンが2台! ① NVIDIA Tesla M40 4枚挿し  ASKさん、NVIDIAさんからの寄贈品です ② GeForce GTX TITAN X 4枚挿し  さくらインターネットさんからの寄贈品です

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孫泰蔵さんからも 寄贈予定! 近日中に、孫泰蔵さんからも 同等以上の性能のマシンを寄贈して いただけることになっています! このように、MaruLaboは多くの 企業や個人の方々にご支援いただき 運営しております!

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多くのフレームワークが セットアップ済み! TensorFlow、Caffe、Torch、CNTKなど、 多くのフレームワークをセットアップしてあります。 セットアップのための技術や知識が要らないため、 DeepLearningへの敷居がグッと下がります。 特にTensorFlowはGPU性能を最大限に引き出すために、 私がCUDA 8.0とcuDNN 5.1用にソースコードから カスタムビルドしてあります。

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登録はマルラボ公式サイトから! https://marulabo.net/ オンライン勉強会も予定中! 初心者の学生向けに、MaruLaboメンバ限定でオ ンライン勉強会を開催予定です!

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マシンの寄贈のお願い どんなに優秀であっても、今の日本の学生には DeepLearningの開発・学習のための環境がありません。 未来を担う学生の育成・研究のため、 ぜひご協力をお願いします。 お問い合わせは、公式サイトからお願いします。 https://marulabo.net/

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ご清聴ありがとうございました facebookやってます 何かあればこちらまで 古川新 https://www.facebook.com/old.r.new