tucan9389/mnist-ml-to-mobile

Machine Learning into Mobile with MNIST

앱에서 손글씨로 숫자를 쓰면, 0~9 숫자 중 하나를 추론합니다. MNIST 데이터셋, TensorFlow 2, Flask, TensorFlow Lite 등을 사용하여 모델 학습부터 응용까지 가볍게 모델 추론 앱을 만들어 볼 수 있습니다.

온디바이스 추론 플로우

서버 추론 플로우

폴더 구조

~/mnist-ml-to-mobile
  ├── training		: TF2를 사용한 딥러닝 모델 학습을 위한 예제
  ├── app-server	: Flask를 사용한 서버 추론을 위한 앱 예제
  ├── app-mobile	: 모바일 앱에서 온디바이스 추론 및 서버 통신 추론을 위한 앱 예제
  |	├── convert	: tflite 변환을 위한 예제
  |	├── ios		: iOS 예제 프로젝트 (https://github.com/tucan9389/MNIST-TFLiteSwift)
  |	└── android     : 현재 미지원 (PR은 환영입니다🎉)
  ├── outputs		: 학습된 모델, 변환된 모델이 저장되는 위치
  ├── LICENSE
  └── README.md

동작 방법

A. 서버 추론

1. 학습(training)을 통해 학습된 모델(saved_model)을 얻습니다.
2. saved_model을 서버 앱 폴더에(app-server)에 넣고, 서버를 실행합니다.
3. 모바일 앱(app-mobile) 혹은 브라우저를 통해 mnist 추론 요청을 합니다.

B. 온디바이스 추론

1. 학습(training)을 통해 학습된 모델(saved_model)을 얻습니다.
2. saved_model을 tflite로 변환합니다.
3. tflite 모델을 앱 프로젝트에 탑재합니다.
4. 모바일 앱(app-mobile)을 통해 mnist 온디바이스 추론을 합니다.

TODO

• TF2를 사용한 딥러닝 모델 학습 예제 추가
• Flask를 사용한 딥러닝 모델 서빙 예제 추가
• TensorFlowLiteSwift를 사용한 iOS 온디바이스 추론 예제 추가
• Alamofire를 사용한 iOS 서버 통신 추론 예제 추가
• 안드로이드 온디바이스 추론 예제 추가
• 안드로이드 서버 통신 추론 예제 추가