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Tensorflow on Mobile 東海大学 理学部 日本Androidの会 学生部 古川新

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古川 新 　Arata Furukawa ● 東海大学 理学部 ピカピカの1年生 ● プログラミング、イラスト、デザインが趣味 ● なんでもします！

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Tensorflowとは

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人工知能ライブラリでしょ、 そのくらい知ってるよ

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厳密には 「人工知能(機械学習)のライブラリ」 　は正しくない。

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確かにTensorflowは、機械学習の研究を行って いたGoogleのエンジニアや研究者によって開発 されました。 しかし、Tensorflow自体は機械学習に限定され た用途で使用されるものではありません。

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“ TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.

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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 Deep Learningは莫大な計算資源を要求します。 その要求に応えるためには、抽象的でスケーラビリティかつ ポータビリティな、非同期並列で実行可能な数値演算の仕組 みが必要でした。 Tensorflowはまさにそれを実現するライブラリです。 機械学習に限らず、このライブラリ自体はどんな計算であって も応用可能です。 （オープンソース・ソフトウェア）

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Tensorflow Graph Tensorflowはあらゆる数学演算をノードとエッジの有向グラ フで表現します。 また、TensorflowグラフはProtocol Buffers形式で シリアライズできます。 シリアライズされた抽象グラフは他のプラットフォーム・アーキ テクチャ・デバイスでも扱えます。

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Deep Neural Networks ディープニューラルネットワーク(DNN)は巨大な行列演算のグ ラフで表現できます。 よって、DNNも同様にTensorflowグラフとして表現すること ができます。

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Distributed TensorFlow Tensorflowの真価は分散処理にあります。Tensorflowでは データ並列が透過的に行なえます。 コードにほとんど手を加えることなく、マシンリソースにスケー ルした適切なスケジューリングの最適化などを全て自動で行 い、演算をスケールアウトします。 高度な分散処理数値演算ライブラリ、それがTensorflowの真 の姿です。

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「Large Scale Distributed Systems for Training Neural Networks (Jeff Dean & Oriol Vinyals Google)」より引用

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学習と実行の 非対称性

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一般的な演算コスト 学習コスト > 実行コスト

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学習の演算コスト 1. 規模にも依るが、膨大な回数の 反復学習が必要←ほぼこれ 2. 誤差の逆伝搬など学習用の 計算量が多い 一般的に知られているように、訓練には 莫大な計算資源が必要となる。 「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

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実行の演算コスト 1. 反復実行 →要らない 2. 誤差逆伝搬したりする分の計算量 →要らない

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学習に莫大なコストがかかるニューラルネットワークも、 モバイルで動きます

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“ TensorFlow Android Camera Demo https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

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GitHubのTensorflowリポジトリに AndroidでTensorflowを 実行するサンプルが公開されている。

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http://goo.gl/ CtLXYm ※使用は自己責任でお願いします ※他の場所にアップロードしたり 　しないでください

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サンプルビルドについて 何か話すことがあれば話す (未定)

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モバイルアプリに 組み込んでみた

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No content

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Tensorflowによる リバーシAI Androidアプリ

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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 Tensorflo w

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Data Server Run Tensorflow Firebase Realtime Database C++ Java Protocol Buffers JNI Reversi OSUSHIの構成：Androidアプリ側 HTTPS Android App

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True Portability Tensorflowグラフは非常にポータビリティが高い。 配布されたモデルを利用したり、更にそれを学習させたりする ことが容易です。

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「モデルさえあれば…」 Tensorflow学習済みモデルの配布/利用は容易です。 抽象化されたグラフを表現したProtocol Buffers形式のテキ ストorバイナリデータでしかないからです。 実際に配布されているモデルも出始めており、今後増加する と思われます。 もしかしたら、モデルリポジトリなんてものが今後出てくるか も？

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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。 人工知能はモデルさえあれば一般的なアプリに組み込むこと が可能な段階にあるのです。

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ご清聴ありがとうございました。