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"""
Explanation: Copyright 2019 The TensorFlow Authors.
End of explanation
"""


import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib

"""
Explanation: トレーニング後の float16 量子化
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_float16_quant"><img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png">TensorFlow.org で実行</a></td>
  <td>     <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/lite/performance/post_training_float16_quant.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png"> Google Colab を実行</a> </td>
  <td><a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/lite/performance/post_training_float16_quant.ipynb">     <img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png">     GitHubでソースを表示</a></td>
  <td> <img><a>ノートブックをダウンロード</a> </td>
</table>

概要
TensorFlow Lite は、TensorFlow から TensorFlow Lite のフラットバッファ形式へのモデル変換時に、重みを 16 ビット浮動小数点値に変換することをサポートするようになりました。これにより、モデルサイズが 2 分の 1 になります。GPU などの一部のハードウェアは、この精度の低い演算でネイティブに計算でき、従来の浮動小数点よりも高速に実行できます。Tensorflow Lite GPU デリゲートは、このように実行するように構成できます。ただし、重みを float16 に変換したモデルは、追加の変更を加えなくても CPU で実行できます。float16 の重みは、最初の推論の前に float32 にアップサンプリングされます。これにより、レイテンシと精度への影響を最小限に抑え、モデルサイズを大幅に縮小できます。
このチュートリアルでは、MNIST モデルを新規にトレーニングし、TensorFlow でその精度を確認してから、モデルを float16 量子化を使用した Tensorflow Lite フラットバッファに変換します。最後に、変換されたモデルの精度を確認し、元の float32 モデルと比較します。
MNIST モデルの構築
セットアップ
End of explanation
"""


# Load MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
  keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),
  keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),
  keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
  keras.layers.Flatten(),
  keras.layers.Dense(10)
])

# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(
  train_images,
  train_labels,
  epochs=1,
  validation_data=(test_images, test_labels)
)

"""
Explanation: モデルをトレーニングしてエクスポートする
End of explanation
"""


converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

"""
Explanation: この例では、モデルを 1 エポックでトレーニングしたので、トレーニングの精度は 96％ 以下になります。
TensorFlow Lite モデルに変換する
Python TFLiteConverter を使用して、トレーニング済みモデルを TensorFlow Lite モデルに変換できるようになりました。
TFLiteConverterを使用してモデルを読み込みます。
End of explanation
"""


tflite_models_dir = pathlib.Path("/tmp/mnist_tflite_models/")
tflite_models_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

tflite_model_file = tflite_models_dir/"mnist_model.tflite"
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)

"""
Explanation: .tfliteファイルに書き込みます。
End of explanation
"""


converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]

"""
Explanation: エクスポート時にモデルを float16 に量子化するには、最初にoptimizationsフラグを設定してデフォルトの最適化を使用します。次に、float16 がターゲットプラットフォームでサポートされている型であることを指定します。
End of explanation
"""


tflite_fp16_model = converter.convert()
tflite_model_fp16_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_f16.tflite"
tflite_model_fp16_file.write_bytes(tflite_fp16_model)

"""
Explanation: 最後に、通常どおりにモデルを変換します。デフォルトでは、変換されたモデルは呼び出しの便宜上、浮動小数点の入力と出力を引き続き使用します。
End of explanation
"""


!ls -lh {tflite_models_dir}

"""
Explanation: 生成されるファイルのサイズが約1/2であることに注意してください。
End of explanation
"""


interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()

interpreter_fp16 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_fp16_file))
interpreter_fp16.allocate_tensors()

"""
Explanation: TensorFlow Lite モデルを実行する
Python TensorFlow Lite インタープリタを使用して TensorFlow Lite モデルを実行します。
モデルをインタープリタに読み込む
End of explanation
"""


test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)

input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]

interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter.invoke()
predictions = interpreter.get_tensor(output_index)

import matplotlib.pylab as plt

plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
                              predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)

test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)

input_index = interpreter_fp16.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_fp16.get_output_details()[0]["index"]

interpreter_fp16.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_fp16.invoke()
predictions = interpreter_fp16.get_tensor(output_index)

plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
                              predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)

"""
Explanation: 1 つの画像でモデルをテストする
End of explanation
"""


# A helper function to evaluate the TF Lite model using "test" dataset.
def evaluate_model(interpreter):
  input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
  output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]

  # Run predictions on every image in the "test" dataset.
  prediction_digits = []
  for test_image in test_images:
    # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with
    # the model's input data format.
    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)
    interpreter.set_tensor(input_index, test_image)

    # Run inference.
    interpreter.invoke()

    # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest
    # probability.
    output = interpreter.tensor(output_index)
    digit = np.argmax(output()[0])
    prediction_digits.append(digit)

  # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.
  accurate_count = 0
  for index in range(len(prediction_digits)):
    if prediction_digits[index] == test_labels[index]:
      accurate_count += 1
  accuracy = accurate_count * 1.0 / len(prediction_digits)

  return accuracy

print(evaluate_model(interpreter))

"""
Explanation: モデルを評価する
End of explanation
"""


# NOTE: Colab runs on server CPUs. At the time of writing this, TensorFlow Lite
# doesn't have super optimized server CPU kernels. For this reason this may be
# slower than the above float interpreter. But for mobile CPUs, considerable
# speedup can be observed.
print(evaluate_model(interpreter_fp16))

"""
Explanation: Float16 量子化モデルの評価を繰り返して以下を取得する
End of explanation
"""


