- TensorFlow Liteランタイムのインストール: 最初に、TFLiteランタイムをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、TFLiteランタイムをインストールします。
pip install tflite-runtime- TFLiteモデルの読み込み:
次に、TFLiteモデルをPythonで読み込みます。TFLiteモデルは、
.tflite拡張子を持つバイナリファイルです。以下のコード例は、TFLiteモデルを読み込む方法を示しています。
import tflite_runtime.interpreter as tflite
# TFLiteモデルのパス
model_path = 'path/to/your/model.tflite'
# TFLiteインタープリタを作成
interpreter = tflite.Interpreter(model_path=model_path)
interpreter.allocate_tensors()- 入力データの準備: TFLiteモデルの推論に使用する入力データを準備します。入力データは、モデルの入力テンソルの形状に合わせて準備する必要があります。
input_data = ... # 入力データの準備- 推論の実行: TFLiteモデルの推論を実行します。以下のコード例は、TFLiteモデルを使用して推論を行う方法を示しています。
# 入力テンソルの情報を取得
input_details = interpreter.get_input_details()
input_tensor_index = input_details[0]['index']
input_tensor_shape = input_details[0]['shape']
# 入力データを入力テンソルにセット
interpreter.set_tensor(input_tensor_index, input_data)
# 推論の実行
interpreter.invoke()
# 出力テンソルの情報を取得
output_details = interpreter.get_output_details()
output_tensor_index = output_details[0]['index']
output_data = interpreter.get_tensor(output_tensor_index)- 結果の処理: 推論結果を処理します。出力データは、モデルの出力テンソルの形状に応じて解釈する必要があります。
# 出力データの処理
result = ... # 結果の処理以上が、PythonでTFLiteランタイムを使用してモデルの推論を行う手順です。これらのステップを適用して、TFLiteモデルの推論を実行できます。もちろん、具体的なモデルとデータに合わせてコードを調整する必要があります。