Unity AIのドキュメントを読むその３９（推論エンジンのワークフロー例）

本日はUnityの技術調査枠です。
Unity AIのドキュメントを読みながら実際に操作を試して記事に残します。

Unity AI

以下のUnity AIのドキュメントを試しながら実行時のキャプチャをしていきます。
docs.unity3d.com

ワークフローの例

ここでの例は推論エンジンの基本的なワークフローを示しています。
手書きの数字の画像を取得し、その画像が数字を表す可能性を予測する簡単なスクリプトが含まれています。

ワークフロー例を使用する

ワークフロー例を使用するには以下の手順を実施します。
シーン内のゲームオブジェクトに以下のスクリプトをアタッチします。

using UnityEngine;
using Unity.InferenceEngine;

public class ClassifyHandwrittenDigit : MonoBehaviour
{
    public Texture2D inputTexture;
    public ModelAsset modelAsset;

    Model runtimeModel;
    Worker worker;
    public float[] results;

    void Start()
    {
        Model sourceModel = ModelLoader.Load(modelAsset);

        // Create a functional graph that runs the input model and then applies softmax to the output.
        FunctionalGraph graph = new FunctionalGraph();
        FunctionalTensor[] inputs = graph.AddInputs(sourceModel);
        FunctionalTensor[] outputs = Functional.Forward(sourceModel, inputs);
        FunctionalTensor softmax = Functional.Softmax(outputs[0]);

        // Create a model with softmax by compiling the functional graph.
        graph.AddOutput(softmax);
        runtimeModel = graph.Compile();

        // Create input data as a tensor
        using Tensor<float> inputTensor = new Tensor<float>(new TensorShape(1, 1, 28, 28));
        TextureConverter.ToTensor(inputTexture, inputTensor);

        // Create an engine
        worker = new Worker(runtimeModel, BackendType.GPUCompute);

        // Run the model with the input data
        worker.Schedule(inputTensor);

        // Get the result
        Tensor<float> outputTensor = worker.PeekOutput() as Tensor<float>;

        // outputTensor is still pending
        // Either read back the results asynchronously or do a blocking download call
        results = outputTensor.DownloadToArray();
    }

    void OnDisable()
    {
        // Tell the GPU we're finished with the memory the engine used
        worker.Dispose();
    }
}