前言

　　从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！

环境

  • Windows10
  • Anaconda3
  • TensorFlow.js converter

converter介绍

　　converter全名是TensorFlow.js Converter，他可以将TensorFlow GraphDef模型(通过Python API创建的，可以先理解为Python模型) 转换成Tensorflow.js可读取的模型格式(json格式), 用于在浏览器上对指定数据进行推算。

converter安装

　　为了不影响前面目标检测训练环境，这里我用conda创建了一个新的Python虚拟环境，Python版本3.6.8。在安装转换器的时候，如果当前环境没有Tensorflow，默认会安装与TF相关的依赖，只需要进入指定虚拟环境，输入以下命令。

pip install tensorflowjs

　　

converter用法

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model ./web_model

1. 产生的文件(生成的web格式模型)

转换器命令执行后生产两种文件，分别是model.json （数据流图和权重清单）和group1-shard\*of\* （二进制权重文件）

2. 输入的必要条件(命令参数和选项[带--为选项])

converter转换指令后面主要携带四个参数，分别是输入模型的格式，输出模型的格式，输入模型的路径，输出模型的路径，更多帮助信息可以通过以下命令查看，另附命令分解图。

tensorflowjs_converter --help

2.1. --input_format

要转换的模型的格式,SavedModel 为 tf_saved_model, frozen model 为 tf_frozen_model, session bundle 为 tf_session_bundle, TensorFlow Hub module 为 tf_hub，Keras HDF5 为 keras。

2.2. --output_format

输出模型的格式, 分别有tfjs_graph_model (tensorflow.js图模型，保存后的web模型没有了再训练能力，适合SavedModel输入格式转换)，tfjs_layers_model(tensorflow.js层模型，具有有限的Keras功能，不适合TensorFlow SavedModels转换)。

2.3. input_path

saved model, session bundle 或 frozen model的完整的路径，或TensorFlow Hub模块的路径。

2.4. output_path

输出文件的保存路径。

2.5. --saved_model_tags

只对SavedModel转换用的选项：输入需要加载的MetaGraphDef相对应的tag，多个tag请用逗号分隔。默认为 serve。

2.6. --signature_name

对TensorFlow Hub module和SavedModel转换用的选项：对应要加载的签名，默认为default。

2.7. --output_node_names

输出节点的名字，每个名字用逗号分离。

3. 常用的两组命令行

1. covert from saved_model

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model ./web_model

2. convert from frozen_model

tensorflowjs_converter --input_format=tf_frozen_model --output_node_names='num_detections,detection_boxes,detection_scores,detection_classes' ./frozen_inference_graph.pb  ./web_modelk

开始实践

1. 找到通过export_inference_graph.py导出的模型

导出的模型在项目的inference_graph文件夹(models\research\object_detection)里，frozen_inference_graph.pb是 tf_frozen_model输入格式需要的，而saved_model文件夹就是tf_saved_model格式。在当前目录下新建web_model目录，用于存储转换后的web格式的模型。

2. 开始转换

在当前虚拟环境下，进入到inference_graph目录下，输入以下命令，之后就会在web_model生成一个json文件和多个权重文件。

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model ./web_model

3. 浏览器端部署

3.1. 创建一个前端项目，将web_model放入其中。

3.2.编写代码

<!doctype html>

<head>

  <link rel="stylesheet" href="tfjs-examples.css" />

  <style>

  canvas {outline: orange 2px solid; margin: 10px 0;}

  </style>

</head>

<body>

  <div class="tfjs-example-container centered-container">

    <section class='title-area'>

      <h1>赌圣2023</h1>

    </section>

    <p class='section-head'>模型描述</p>

    <p>我看你怎么出老千!</p>

    <p class='section-head'>模型状态</p>

    <div id="status">加载模型中...</div>

    <div>

      <p class='section-head'>效果展示</p>

      <p></button><input type="file" accept="image/*" id="test"/></p>

      <canvas id="data-canvas" width="300" height="1100"></canvas>

    </div>

  </div>

</body>

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js"></script>

<script>

  const canvas = document.getElementById('data-canvas');

  const status = document.getElementById('status');

  const testModel = document.getElementById('test');

  const BOUNDING_BOX_LINE_WIDTH = 3;

  const BOUNDING_BOX_STYLE1 = 'rgb(0,0,255)';

  const BOUNDING_BOX_STYLE2 = 'rgb(0,255,0)';

  async function init() {

    const LOCAL_MODEL_PATH = './web_model/model.json';

    // 将本地模型保存到浏览器

    // tf.sequential().save

    // 加载本地模型

    let model;

    try {

      model = await tf.loadGraphModel(LOCAL_MODEL_PATH);

      testModel.disabled = false;

      status.textContent = '成功加载本地模型！请亮出你的牌吧';

      // 默认扑克牌

      runAndVisualizeInference('./cam_image39.jpg', model)

    } catch (err) {

      console.log('加载本地模型错误：', err);

      status.textContent = '加载本地模型失败';

    }

    testModel.addEventListener('change', (e) => {

      runAndVisualizeInference(e, model)

    });

}

async function runAndVisualizeInference(e, model) {

  if (typeof e === 'string') {

    await new Promise((resolve, reject) => {

      // 图片显示在canvas中

      var img = new Image;

      img.src = e;

      img.onload = function () { // 必须onload之后再画

        let w = 500;

        let h = img.height/img.width*500;

        canvas.width = w;

        canvas.height = h;

        var ctx = canvas.getContext('2d');

        ctx.drawImage(img,0,0,w,h);

        resolve();

      }

    })

  } else {

    // 上传图片并显示在canvas中

    var file = e.target.files[0];

    if (!/image\/\w+/.test(file.type)) {

      alert("请确保文件为图像类型");

      return false;

    }

    var reader = new FileReader();

    reader.readAsDataURL(file); // 转化成base64数据类型

    await new Promise((resolve, reject) => {

      reader.onload = function (e) {

        // 图片显示在canvas中

        var img = new Image;

        img.src = this.result;

        img.onload = function () { // 必须onload之后再画

          let w = 500;

          let h = img.height/img.width*500;

          canvas.width = w;

          canvas.height = h;

          var ctx = canvas.getContext('2d');

          ctx.drawImage(img,0,0,w,h);

          resolve();

        }

      }

    })

  }

  // 模型输入处理

  let image = tf.browser.fromPixels(canvas);

  const t4d = image.expandDims(0);

  const outputDim = [

    'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores',

    'detection_classes'

  ];

  const labelMap = {

    1: '九点',

    2: '十点',

    3: 'Jack',

    4: 'Queen',

    5: 'King',

    6: 'Ace'

  }

  let modelOut = {}, boxes = [], w = canvas.width, h = canvas.height;

  console.log(model)

  for (const dim of outputDim) {

    let tensor = await model.executeAsync({

      'image_tensor': t4d

    }, `${dim}:0`);

    modelOut[dim] = await tensor.data();

  }

  console.log(modelOut)

  for (let i=0; i<modelOut['detection_scores'].length; i++) {

    const score = modelOut['detection_scores'][i];

    if (score < 0.5) break; // 置信度过滤

    boxes.push({

      ymin: modelOut['detection_boxes'][i*4]*h,

      xmin: modelOut['detection_boxes'][i*4+1]*w,

      ymax: modelOut['detection_boxes'][i*4+2]*h,

      xmax: modelOut['detection_boxes'][i*4+3]*w,

      label: labelMap[modelOut['detection_classes'][i]],

    })

  }

  console.log(boxes)

  // 可视化检测框

  drawBoundingBoxes(canvas, boxes);

  // 张量运行内存清除

  tf.dispose([image, modelOut]);

}

function drawBoundingBoxes(canvas, predictBoundingBoxArr) {

  for (const box of predictBoundingBoxArr) {

    let left = box.xmin;

    let right = box.xmax;

    let top = box.ymin;

    let bottom = box.ymax;

    const ctx = canvas.getContext('2d');

    ctx.beginPath();

    ctx.strokeStyle = box.label==='ZERO_DEV'?BOUNDING_BOX_STYLE1:BOUNDING_BOX_STYLE2;

    ctx.lineWidth = BOUNDING_BOX_LINE_WIDTH;

    ctx.moveTo(left, top);

    ctx.lineTo(right, top);

    ctx.lineTo(right, bottom);

    ctx.lineTo(left, bottom);

    ctx.lineTo(left, top);

    ctx.stroke();

    ctx.font = '24px Arial bold';

    ctx.fillStyle = box.label==='zfc'?BOUNDING_BOX_STYLE2:BOUNDING_BOX_STYLE1;

    ctx.fillText(box.label, left+8, top+8);

  }

}

init();

</script>

3.3. 运行结果

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