Переход модели Keras с поддержкой Tensorflow на CoreML
У меня есть простая модель Keras с поддержкой Tensorflow, которая выглядит следующим образом:
x_test = np.zeros((len(data) - max_samples, max_len, max_features), dtype=np.bool)
y_test = np.zeros((len(data) - max_samples, max_len, max_features), dtype=np.bool)
#... Populate x_test and y_test
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, batch_input_shape = (1, max_len, max_features), return_sequences=True, stateful=True))
model.add(Dense(max_features, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=RMSprop(lr=0.01), metrics=['accuracy'])
который отлично работает в Python, когда он предсказывает, используя ввод формы (1, max_len, max_features)
Однако при экспорте в модель CoreML с использованием coremltools
вход полностью отличается, как показано здесь:
Требуется 3 массива двойников. Не уверен, почему и каково отображение моей первоначальной формы.
Обновить:
Я пытался кормить в модели весов для lstm_1_h_in
а также lstm_1_c_in
каждая итерация выглядит следующим образом, но, увы, модель возвращает nan
в этом случае.
Model* model = [Model new];
MLMultiArray* h = [[MLMultiArray alloc] initWithShape:@[@(neurons)]
dataType:MLMultiArrayDataTypeDouble
error:&error];
MLMultiArray* c = [[MLMultiArray alloc] initWithShape:@[@(neurons)]
dataType:MLMultiArrayDataTypeDouble
error:&error];
NSAssert(error == nil, assertMessage);
for (NSUInteger i = 0; i < neurons; i++) {
[h setObject:@(0) forKeyedSubscript:@[@(i)]];
[c setObject:@(0) forKeyedSubscript:@[@(i)]];
}
ModelOutput* modelOutput = nil;
for (NSUInteger i = 0; i < data.count; i++) {
MLMultiArray* input = [[MLMultiArray alloc] initWithShape:@[@(modelZCount)]
dataType:MLMultiArrayDataTypeDouble
error:&error];
NSAssert(error == nil, assertMessage);
NSArray* key = @[data[i]];
[input setObject:@(1) forKeyedSubscript:key];
ModelInput* modelInput = [[ModelInput alloc] initWithInput1:input
lstm_1_h_in:h
lstm_1_c_in:c];
modelOutput = [model predictionFromFeatures:modelInput error:&error];
assertMessage = @"Failed to predict based on settings";
NSAssert(error == nil, assertMessage);
NSAssert(modelOutput != nil, assertMessage);
h = modelOutput.lstm_1_h_out;
c = modelOutput.lstm_1_c_out;
}
//modelOutput.output1 is @[nan, nan, nan, ...]
//same for lstm_1_h_in and lstm_1_c_in