Kerasで作成したDeep Learningモデルをtfliteファイルで保存する方法

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前回の記事でTensorFlow Liteを使って、簡単に機械学習を使ったアンドロイドアプリを作る方法をご紹介しました。TensorFlow Liteに自作の機械学習モデルを組み込むときは、tfliteというファイル形式で組み込む必要があります。今回は、Kerasで作成したモデルをtfliteファイルで保存する方法をご紹介します。

Kerasで書いたモデルをtfliteファイルに変換するにはTensorFlow Liteコンバータを使用します。チュートリアルはこちらです。

コンバータ Python API ガイド

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環境

  • Ubuntu16.04
  • Keras
  • TensorFlow2.0

KerasでDeep Learningモデルを構築する

まず、Kerasでモデルを構築します。ここでは、MINISTの手書き文字認識を例として挙げます。

モデルの保存

上で作成したコードの下に以下のコードを追加することで、tfliteファイルの形で保存することができます。

  1. h5fファイルで保存(minist_model.h5f)
  2. h5fファイルをtfliteファイルに変換

という手順で書いています。

h5ファイルの場合も同じ手順で変換できました。

こちらのコードはTensorFlow2.0に対応しています。TensorFlow1.3ではエラーが出てしましました。

補足:TensorFlow1.1の場合

TensorFlow1.1の場合は以下のコードでうまくいくようです。実際に試したわけではないので、間違っていたらすみません。

tf.lite.TFLiteConverterの部分をtf.contrib.lite.TFLiteConverterに変えると良いようです。

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