Keras による学習モデルを変換して Raspberry Pi 3 Model B+ 上で .NET Core アプリから共有ライブラリ経由で TensorFlow Lite の学習モデルによる推論を実行する (0)

約 2 年ぶりの突然な投稿で、しかもモリモリなタイトルではありますが、 最近自分が開発している内容が流行の最先端にほど近い内容ということで、 せっかくなら自分のブログに載せておこうと思った次第です。

とりあえず今回は予告だけで、詳細説明については次回以降にしたいと思います。

ざっくりとした内容をまとめると以下のようになります。

目次

• 予告 <-- 今ココ！
• Ubuntu with VMWare Player で環境を準備する
• libtensorflow-lite.a 静的ライブラリをビルドする
• Keras in Python でサンプル用の学習モデルを構築する
• Keras で構築した学習モデルを TensorFlow Lite のモデルに変換する
• 静的ライブラリで TensorFlow Lite のモデルを使用する C アプリケーションを Ubuntu 上で動かす
• TensorFlow Lite のモデルで推論する機能を提供する ARM 向け共有ライブラリをクロスコンパイルする
• 作成した共有ライブラリを使用する C アプリケーションを Raspberry Pi 上で動かす
• .NET Core コンソールアプリケーションを Raspberry Pi 上で動かす
• .NET Core コンソールアプリケーションから共有ライブラリを参照して TensorFlow Lite のモデルを使用した推論をおこなう

内容が薄くなりそうなものもありそうですが、一応以上の全 9 回でまとめていきたいと思います。ただし、例えば TensorFlow の git リポジトリは 1 時間に 3 回以上コミットされることもあるほど更新が頻繁におこなわれているため、あくまでも「こういう環境で動作した」という程度の情報であることを認識した上で読んでいただければと思います。