管理人のAyrです。
お待たせしました。
ルネサスサイトのe-AIツールhttps://www.renesas.com/ja-jp/solutions/key-technology/e-ai/tool.html の公開を機に、e-AIのフォーラムも開設しました。
e-AIツールの活用方法、課題解決のアイデアなどユーザの皆様と意見交換させて頂き、
e-AIのフォーラムを盛り上げていきたいと考えています。
みなさまの投稿をお待ちしております。
石川さん、こんにちは。スタッフのdartsmanです。
今回ご質問いただいた件ですが、結論から申し上げますと今回のAIモデルはe-AIトランスレータがサポートしていない形式のものでした。このため、e-AIトランスレータでの変換は出来ません。解析にお時間をいただいた上にこのような結論となり、大変申し訳ありません。
以下、今回の解析結果です。
[解析結果]e-AIトランスレータが変換に対応しているAIモデルはe-AIトランスレータのユーザーズマニュアル(資料番号:R20UT4135)の「1.2 変換可能なニューラルネットワークの種類」に記載している通りCNN、Auto Encoderといったニューラルネットワークです。
一方、今回ご連絡いただいたモデルは線形回帰や回帰分析と呼ばれるもので、AIモデルの構造はニューラルネットワーク構造となりません。このため、e-AIトランスレータでの変換ができませんでした。
こちらのサイトに、線形回帰とニューラルネットワークの関係を示した図がありました。ご参考まで。https://camo.qiitausercontent.com/919da5d57341ea9124c0e154f8a5bf70eb1821b6/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f35353338342f62663637626261332d376235382d643663662d313030622d3664326536663037626336302e706e67
石川さん、たびたび申し訳ありません。スタッフのdartsmanです。
変更箇所の説明ですが、投稿したところタブが消えてしまいましたので、
再度投稿させていただきます。
[変更前のネットワーク]https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/neural_network_raw.py [変更箇所]・21行目に追加import os・102行目以降に追加
# Save out_dir = "./tf_model" if os.path.isdir(out_dir) is False: os.makedirs(out_dir) saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, out_dir+"/tensorflow_model")
# Retrieve the protobuf graph definition graph = tf.get_default_graph() input_graph_def = graph.as_graph_def()
all_nodes = [] print("Name of all the nodes/operations in the loaded tensorflow model:\n") for n in input_graph_def.node: all_nodes.append(n.name) print(n.name) for n in all_nodes: if any(i == "gradients" for i in n.split("/")): break output_node_names = n print("Extracted output node name:\n", output_node_names) print("Collect output node name:\n",prediction)
よろしくお願いいたします。