요약
오늘도 강의 대신 최종 프로젝트에 집중했다.
무엇을 했나요?
- 어제까지 완료한 Pytorch to ONNX 작업에 이어, ONNX 파일을 Tensorflow를 거쳐 TFLite로 변환하는 코드 작성
무엇을 했나요?
어제에 이어 Pytorch 모델을 .tflite 파일로 변환하는 작업을 완료하였다.
Pytorch model -> ONNX -> Tensorflow -> TFLite의 과정을 거쳐야 했는데, 다행히 이 과정이 잘 정리된 Github가 있어서 이를 참고해 변환에 성공하였다.
참고 링크 : https://github.com/sithu31296/PyTorch-ONNX-TFLite#onnx-model-inference
일단 .tflite 파일이 나오고, Inference를 돌렸을 때 output이 잘 나오는 것 까지 확인하였다. 다만 아직 내부원리를 정확히 이해하지 못하고 있기 때문에, 시간을 들여 공식 문서를 통해 어떤 식으로 변환이 이루어지고 어떤 점을 주의해야 하는지 공부할 계획이다.
피어 세션
모델링 파트는 현재 전체 데이터셋의 1/10을 이용해 학습을 진행중이고, Inference 결과를 보고 잘 예측하지 못하는 class에 해당하는 데이터를 늘려가며 성능을 조절할 계획이라고 하셨다.
클라이언트 개발 파트는 Demo 프로그램을 참고해 .tflite 파일로 Inference를 진행한 후 어떤 식으로 후처리를 할 건지에 대해 정리중이라고 한다. 오늘 만든 .tflite 파일을 내일 넘겨주어 테스트를 해볼 수 있었으면 좋겠다.
