TensorFlow、Keras、ディープラーニングにおける .onnx ファイルを tflite ファイルに変換する方法

2024-07-27

TensorFlow、Keras、およびディープラーニングにおける .onnx から tflite への変換方法

このチュートリアルでは、TensorFlow、Keras、およびディープラーニングのコンテキストにおける .onnx ファイルを tflite ファイルに変換する方法について説明します。

前提条件

  • Python 3.6 以降
  • TensorFlow 2.5 以降
  • Keras 2.6 以降
  • onnxruntime 1.9 以降
  • TFLiteConverter

手順

  1. モデルのエクスポート

    まず、Keras または TensorFlow モデルを .onnx ファイルにエクスポートする必要があります。

    • Keras モデルの場合:

      model.save('model.h5')
      from keras.models import load_model
      model = load_model('model.h5')
      model.save_model('model.onnx')
      
  2. TFLiteConverter のインストール

    pip install tensorflow-lite
    
  3. .onnx ファイルの変換

    import tensorflow as tf
    
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model.onnx')
    converter.convert()
    tflite_model = converter.get_model()
    
    with open('model.tflite', 'wb') as f:
        f.write(tflite_model)
    

オプション




# ライブラリのインポート
import tensorflow as tf

# Keras モデルのロード
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# モデルの .onnx ファイルへの保存
model.save_model('model.onnx')

# TFLiteConverter の作成
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model.onnx')

# 変換オプションの設定
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

# モデルの変換
converter.convert()

# 変換されたモデルの取得
tflite_model = converter.get_model()

# 変換されたモデルの保存
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)



ONNX Runtime は、さまざまなフレームワークでトレーニングされたモデルを実行するためのオープンソースの推論エンジンです。 ONNX Runtime を使用して、.onnx ファイルを .tflite ファイルに変換できます。

# ONNX Runtime のインストール
pip install onnxruntime

# ONNX Runtime を使用した .onnx ファイルの変換
import onnxruntime

sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
converter = onnxruntime.TFLiteConverter(sess)
converter.convert()

# 変換されたモデルの保存
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(converter.get_model())

TFLiteConverter のコマンドライン インターフェースを使用

TFLiteConverter は、コマンドライン インターフェースも提供します。 これを使用して、.onnx ファイルを .tflite ファイルに変換できます。

# コマンドライン インターフェースを使用した .onnx ファイルの変換
tflite_convert --input_model=model.onnx --output_model=model.tflite

オンライン コンバーターを使用

のようなオンライン コンバーターを使用して、.onnx ファイルを .tflite ファイルに変換することもできます。

どの方法を選択するべきか

どの方法を選択するかは、個々のニーズによって異なります。

  • 使いやすさを重視する場合は、基本的な方法またはオンライン コンバーターを使用するのがおすすめです。
  • より多くの制御が必要な場合は、ONNX Runtime または TFLiteConverter のコマンドライン インターフェースを使用するのがおすすめです。

tensorflow keras deep-learning

tensorflow keras deep learning

PyTorchでシンプルなLSTMを構築:Sequentialモジュールを用いた解説

Long Short-Term Memory (LSTM) は、再帰ニューラルネットワーク (RNN) の一種であり、時系列データ の処理に特に優れています。 従来の RNN と異なり、LSTM は長期的な依存関係を学習することができ、自然言語処理や音声認識などの分野で幅広く活用されています。


【最新版】PyTorchにおけるlog_softmax関数の警告メッセージ「Implicit dimension choice for log_softmax has been deprecated」を正しく理解して解決する

このエラーメッセージは、Python 3.x で macOS 上の深層学習ライブラリを使用している際に発生する可能性があります。これは、log_softmax 関数で暗黙的に次元を選択することが非推奨になったことを示しています。原因以前のバージョンのライブラリでは、log_softmax 関数は入力データの次元を自動的に推測していました。しかし、これは一貫性と柔軟性に欠けるため、最新バージョンでは明示的な次元指定が推奨されています。


PyTorchで1LSTMと2LSTMを徹底比較!データセットと計算資源に応じた最適な選択方法

PyTorchでLSTMモデルを構築する際、1つのLSTMレイヤーと2つのLSTMレイヤーのどちらを選択すべきか迷う場合があります。このチュートリアルでは、それぞれのアーキテクチャの特徴と違いを解説し、コード例を用いて実装方法を紹介します。


機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習におけるBiLSTM出力に関するPyTorchプログラミング解説

この解説では、BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)モデルの出力に関するPyTorchプログラミングについて、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習の観点から分かりやすく説明します。BiLSTMとは


GPUがCPUよりも高速にマトリックス乗算を実行できる理由:詳細解説とサンプルコード

CPUとGPUは、それぞれ異なるアーキテクチャを持っており、それが処理速度の違いに大きく影響します。CPU:汎用的な処理に適している複雑な命令を実行できる少ない数のコアを持つ各コアは高速だが、複数のタスクを同時に処理する能力は限られているグラフィック処理に特化している