Raspberry Pi4 画像認識 ～②Tensorflow Lite 環境構築～

2022/6/4 更新
2021/10/18 更新

初めに

使用するのは「Raspberry Pi4 リモートで初期設定 Raspberry Pi OS/OS Lite」で構築したデスクトップ環境のラズパイ4で行います。
melostark.hatenablog.com

1. Tensorflow Liteの環境準備　-作業用フォルダの作成-

これからこのラズパイで様々な実験を行っていくことを考慮して、作業用フォルダと仮想環境を準備します。

仮想環境を作る理由としては、pythonのパッケージバージョンの違いで様々なエラーが出ることがあり、
独立した環境の方がそういったエラーが出なくて済むためです。

pi@raspberrypi:~ $ mkdir workspace
pi@raspberrypi:~ $ cd workspace
pi@raspberrypi:~/workspace $ mkdir tflite
pi@raspberrypi:~/workspace $ cd tflite
pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ 

これからプログラムを書くなどの作業するのは基本「~/workspace」というディレクトリで行い、
Tensorflow Liteを動かすのは「~/workspace/tflite」で行います。

では、pythonの仮想環境を作ります。

pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ python3 -V
Python 3.7.3
pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ python3 -m venv venv-tflite-v1
pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ source venv-tflite-v1/bin/activate
(venv-tflite-v1) pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ 

python 3.3から導入されたvenvで仮想環境を作りました。
pythonに標準で入っているパッケージのため、python事態のバージョン管理はできません。

2. Tensorflowをインストールする

PINTO0309さんという方が用意してくださっているTensorflow-binというリポジトリのお力をお借りしてインストールしたいと思います。
github.com

基本、上記READMEの通りに進めれば何も問題がありません。
この後行う物体検出のモデル作成に使用するTensorflowのバージョンと合わせておくのが良いでしょう。
また別途更新する予定ですが、tflite形式の物体検出モデルを作成するのであれば、「TFlite Model Maker」が最も直接的で煩わしくないと思います。
www.tensorflow.org

※2022/6/4 テスト段階 Tensorflow == 2.8.0
※2021/10/18テスト段階 Tensorflow==2.5.0

では、Tensorflow 2.8.0をTensorflow-binリポジトリからインストールします。
必要に応じて「previous_versions」から

sudo apt-get install -y libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev gcc gfortran \
                          libgfortran5 libatlas3-base libatlas-base-dev \
                          libopenblas-dev libopenblas-base libblas-dev \
                          liblapack-dev cython3 libatlas-base-dev openmpi-bin \
                          libopenmpi-dev python3-dev python-is-python3
sudo pip3 install pip --upgrade
sudo pip3 install keras_applications==1.0.8 --no-deps
sudo pip3 install keras_preprocessing==1.1.2 --no-deps
sudo pip3 install numpy==1.22.1
sudo pip3 install h5py==3.6.0
sudo pip3 install pybind11==2.9.2
pip3 install -U --user six wheel mock

./previous_version/download_tensorflow-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64_numpy1221.sh
sudo -H pip3 install tensorflow-2.8.0-cp39-none-linux_aarch64.whl

念のためpython3でインポートできるか確認

$ python3
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.8.0
>>>exit()
$ 
$ cd ../
$ rm -rf Tensorflow-bin
$

以上で、Tensorflow==2.8.0のインストールは完了です。

3. Tensorflow Liteを使うためのライブラリインストール

colabで用いたものをそのまま使用したらうまくいきました。

pip3 install tflite-support

念のため、python3でインポートできるかを確認

$ python3
>>> from tflite_runtime.interpreter import Interpreter
>>>

エラーが出なければ完了です。
これで、TensorflowLiteの環境設定は完了しました。

あと、画像解析ライブラリでよく使われる「Pillow」と「OpenCV」をインストールしておきます。

$ pip3 install Pillow==5.4.1
$ pip3 install opencv-python

以上で、必要なものはそろいました。
お疲れさまでした。

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