Liteはモバイルやラズパイの様なIoTデバイス上でTensorFlowモデルを実行できるようにするツールのセット。LiteのインタプリターとTensorFlowライトコンバーターから構成されている。LiteインタープリターのみをインストールすればOK。こちらのページから該当のインタープリターを選択してダウンロードする。tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl”をダウンロードした。ラズパイにダウンロードしたファイルをコピーした後に以下のコマンドでインストールする。tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whlサンプルコード等のダウンロードサンプルコードのダウンロードサンプルコード取得の為の作業用のディレクトリを作成した。cloneでサンプルコードを取得する。https://github.com/google-coral/tflite.git取得結果ラベルファイル、および鳥の写真をダウンロードディレクトリを移動してラベルファイル及び推測したい鳥の写真(オウム)をダウンロードする。│README.mdreadme(説明書)classify_image.py画像分類のpythonのプログラムdownload.shラベルファイル及び推測したい鳥の写真(オウム)をダウンロードする為のシェルスクリプトrequirements.txtPythonのパッケージの設定ファイルparrot.jpg予測したい鳥の画像inat_bird_labels.txtモデルのラベル名が書かれたファイル964種類の鳥の種類が羅列されていたmobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant.tflite鳥を学習したモデルmobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tfliteEdgeデバイス向けの鳥を学習したモデル今回ラズパイで使用するのはこちら予測サンプルの鳥の種類を予測するparrot.jpgに写っている鳥の種類を予測する。parrot.jpg以下のコマンドで予測を実行する。macao”という鳥だと予測。macao”を検索してみた所、parrot.jpgと同種類の鳥が検索されたので予測が合っていた事が分かる。images/parrot.jpgのparrot.jpgの部分を変えて他の鳥を予測させてみる。著作権フリーの画像を探して読み込ませてみた。カラスまずは下記の画像のカラスを読み込ませてみた。Crow(アメリカガラス)と予測された。カモメ続いてカモメの画像を読み込ませてみた。Gull(キアシセグロカモメ)と予測された。カモメのイラスト続いてちょっと意地悪をしてカモメのイラストを読み込ませてみた。人間であればカモメと直ぐに分かるとは思うが。kamomeillustration.jpg結果は問題なくカモメと認識された。Gull(アメリカオオセグロカモメ)と認識された。写真より精度が高い様に思える。ちなみにラベルに載っていない鳥や鳥以外を読み込ませてみたが当然だが予想は外れた。学習をしていない画像は予測ができないという、ある意味当然の結果がでた。記事の内容を動画で解説しているので実際の動きはこちらで確認してみて欲しい。同じような事をやりたい人の参考になればと思ってブログにしてます。Services)、WordPress、RaspberryPiに関するブログを書いています。GENERALに合格しています。分かりやすい様に書いているつもりですが質問があればメニューの「ご質問がある方」か記事一番下にあるコメントにお願いします。役に立ったのであればコメントもらえると嬉しいです。間違いがあればご指摘いただけるとありがたいです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。