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
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
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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。
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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')
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TFLiteConverter のインストール
pip install tensorflow-lite
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.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。
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