model_converter.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "keras = tf.keras"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Metal device set to: Apple M1 Max\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-03-08 17:48:55.797989: I tensorflow/core/common_runtime/pluggable_device/pluggable_device_factory.cc:305] Could not identify NUMA node of platform GPU ID 0, defaulting to 0. Your kernel may not have been built with NUMA support.\n",
      "2022-03-08 17:48:55.798100: I tensorflow/core/common_runtime/pluggable_device/pluggable_device_factory.cc:271] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 0 MB memory) -> physical PluggableDevice (device: 0, name: METAL, pci bus id: <undefined>)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:No training configuration found in save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "actor = keras.models.load_model('saved_models/actor-continuous-2022-03-07 18:44:11.742029')\n"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%% md\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "outputs": [],
   "source": [
    "converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(actor)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "outputs": [],
   "source": [
    "converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE]"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:absl:Optimization option OPTIMIZE_FOR_SIZE is deprecated, please use optimizations=[Optimize.DEFAULT] instead.\n",
      "2022-03-08 17:49:39.314103: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Assets written to: /var/folders/hn/tndm9dyn3dd0xbtnwgv3m9cr0000gn/T/tmpzo1pm8nl/assets\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Assets written to: /var/folders/hn/tndm9dyn3dd0xbtnwgv3m9cr0000gn/T/tmpzo1pm8nl/assets\n",
      "WARNING:absl:Optimization option OPTIMIZE_FOR_SIZE is deprecated, please use optimizations=[Optimize.DEFAULT] instead.\n",
      "WARNING:absl:Optimization option OPTIMIZE_FOR_SIZE is deprecated, please use optimizations=[Optimize.DEFAULT] instead.\n",
      "2022-03-08 17:49:40.707601: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:357] Ignored output_format.\n",
      "2022-03-08 17:49:40.707617: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:360] Ignored drop_control_dependency.\n",
      "WARNING:absl:Buffer deduplication procedure will be skipped when flatbuffer library is not properly loaded\n",
      "2022-03-08 17:49:40.708340: I tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:43] Reading SavedModel from: /var/folders/hn/tndm9dyn3dd0xbtnwgv3m9cr0000gn/T/tmpzo1pm8nl\n",
      "2022-03-08 17:49:40.709015: I tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:78] Reading meta graph with tags { serve }\n",
      "2022-03-08 17:49:40.709022: I tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:119] Reading SavedModel debug info (if present) from: /var/folders/hn/tndm9dyn3dd0xbtnwgv3m9cr0000gn/T/tmpzo1pm8nl\n",
      "2022-03-08 17:49:40.712217: I tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:228] Restoring SavedModel bundle.\n",
      "2022-03-08 17:49:40.714326: W tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:128] Failed to get CPU frequency: 0 Hz\n",
      "2022-03-08 17:49:40.734041: I tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:212] Running initialization op on SavedModel bundle at path: /var/folders/hn/tndm9dyn3dd0xbtnwgv3m9cr0000gn/T/tmpzo1pm8nl\n",
      "2022-03-08 17:49:40.738443: I tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:301] SavedModel load for tags { serve }; Status: success: OK. Took 30108 microseconds.\n",
      "2022-03-08 17:49:40.761852: I tensorflow/compiler/mlir/tensorflow/utils/dump_mlir_util.cc:237] disabling MLIR crash reproducer, set env var `MLIR_CRASH_REPRODUCER_DIRECTORY` to enable.\n",
      "2022-03-08 17:49:40.795660: I tensorflow/lite/tools/optimize/quantize_weights.cc:225] Skipping quantization of tensor model/dense/MatMul because it has fewer than 1024 elements (128).\n",
      "2022-03-08 17:49:40.795670: I tensorflow/lite/tools/optimize/quantize_weights.cc:225] Skipping quantization of tensor model/dense_2/MatMul because it has fewer than 1024 elements (128).\n",
      "2022-03-08 17:49:40.795672: I tensorflow/lite/tools/optimize/quantize_weights.cc:225] Skipping quantization of tensor model/dense_3/MatMul because it has fewer than 1024 elements (128).\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "tflite_model = converter.convert()"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "b'$\\x00\\x00\\x00TFL3\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x14\\x00 \\x00\\x04\\x00\\x08\\x00\\x0c\\x00\\x10\\x00\\x14\\x00\\x00\\x00\\x18\\x00\\x1c\\x00\\x14\\x00\\x00\\x00\\x03\\x00\\x00\\x00($\\x00\\x00\\xb8\\x1a\\x00\\x00\\xa0\\x1a\\x00\\x00\\xac\\x00\\x00\\x00t\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00>\\xe3\\xff\\xffD\\x00\\x00\\x00\\x1c\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00\\x0f\\x00\\x00\\x00serving_default\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00\\xc0\\xff\\xff\\xff\\x08\\x00\\x00\\x00\\x14\\x00\\x00\\x00\\x0b\\x00\\x00\\x00concatenate\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00\\x1e\\xe5\\xff\\xff\\x04\\x00\\x00\\x00\\x07\\x00\\x00\\x00input_1\\x00\\x01\\x00\\x00\\x00\\x0c\\x00\\x00\\x00\\x08\\x00\\x0c\\x00\\x04\\x00\\x08\\x00\\x08\\x00\\x00\\x00\\x08\\x00\\x00\\x00\\x16\\x00\\x00\\x00\\x13\\x00\\x00\\x00min_runtime_version\\x00\\x17\\x00\\x00\\x00\\xe4\\x19\\x00\\x00\\xd0\\x19\\x00\\x00\\xb4\\x19\\x00\\x00\\x90\\x19\\x00\\x00|\\x18\\x00\\x00h\\x17\\x00\\x00T\\x15\\x00\\x00@\\x05\\x00\\x00,\\x03\\x00\\x00\\x18\\x01\\x00\\x00\\x04\\x01\\x00\\x00\\xf8\\x00\\x00\\x00\\xe4\\x00\\x00\\x00\\xd0\\x00\\x00\\x00\\xbc\\x00\\x00\\x00\\xa8\\x00\\x00\\x00\\x94\\x00\\x00\\x00\\x80\\x00\\x00\\x00l\\x00\\x00\\x00X\\x00\\x00\\x00D\\x00\\x00\\x000\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00\\xc6\\xe5\\xff\\xff\\x04\\x00\\x00\\x00\\x10\\x00\\x00\\x001.14.0\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\xe4\\xdc\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\xf4\\xdc\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x04\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x14\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00$\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x004\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00D\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00T\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00d\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00t\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x84\\xdd\\xff\\xff\\x00\\x00\\x00\\x00\\x96\\xe6\\xff\\xff\\x04\\x00\\x00\\x00\\x04\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x80?\\xa6\\xe6\\xff\\xff\\x04\\x00\\x00\\x00\\x00\\x02\\x00\\x00\\xb5\\xb8\\xdb>\\xef\\x9c\\x1d\\xbe\\x88\\xb5\\xe8<u\\xfa\\xa3>\\x97\\xb0\\xc8\\xbd\\xc7\\xf4\\x99\\xbe\\xa8\\x98\\xb6\\xbeH\\xe2\\xd8\\xbd\\x17\\x07q>\\xb5\\xbb\\xf5>:\\xf4\\xfc>Qx\\xdc\\xbe\\xfc\\x87\\xd8\\xbej\\xa9m=\\xf7-\\xa8>\\xbb\\xe3\\x83>n$&>\\xe9\\xf6\\xe6=Y\\xab\\xdc>\\xb7\\xb1>\\xbe}y\\xfc=\\xd9-\\xe4\\xbeI\\xbc\\xf6\\xbe\\x95t\\xd3>\\xc1I\\x8d=\\xe6\\xc2y\\xbe\\xee\\x03X=v\\xb2\\xa8=\\x16\\xae!\\xbe\\x9c\\xdc\\x06;+1\\xa9\\xbe\\xf8,f\\xbe1n\\xb8<\\x15 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