このページでは、TensorFlow 2.0 でコマンドラインから TensorFlow Lite コンバータ を使用する方法を説明します。 ただし、より好ましいのは Python API を使用する方法です。
概要の概要
TensorFlow Lite コンバータには基本的なモデルをサポートするコマンドラインツール tflite_convert
がありますが、量子化やその他のパラメータ (SavedModel のシグネチャや Keras モデルのカスタムオブジェクトなど) を含む場合には、 TFLiteConverter
Python API を使用してください。
使い方
以下のフラグで入力ファイルと出力ファイルを指定します。
--output_file
文字列型。 出力ファイルのパスを指定する。--saved_model_dir
文字列型。 TensorFlow 1.x もしくは 2.0 で構築した SavedModel を含むディレクトリのパスを指定する。--keras_model_file
文字列型。 TensorFlow 1.x もしくは 2.0 で構築した tf.keras モデルを含む HDF5ファイルのパスを指定する。
使用例は以下のとおりです。
tflite_convert \
--saved_model_dir=/tmp/mobilenet_saved_model \
--output_file=/tmp/mobilenet.tflite
追加の説明
ソースからビルドする
TensorFlow Lite Converter の最新バージョンを利用するには pip を使用してナイトリービルドをインストールする方法に加えて、TensorFlow リポジトリを clone して bazel
を使う方法があります。
使用例は以下のとおりです。
bazel run //third_party/tensorflow/lite/python:tflite_convert -- \
--saved_model_dir=/tmp/mobilenet_saved_model \
--output_file=/tmp/mobilenet.tflite