Raspberry Piで TensorFlow Liteを動かす方法

Raspberry Piで TensorFlow Liteを動かす方法をご紹介します。

対象環境

• Raspberry Pi 4 (他モデルでも問題なし）
• Raspberry Pi OS Bookworm（最新版）
• 64bit OS
• インターネット接続環境
• ターミナル操作ができること（SSH または HDMI 接続）
• Raspberry Piのセットアップが完了していること

手順の全体像

1. 必要パッケージのインストール
2. 仮想環境の準備
3. サンプルモデルを取得（MobileNet v1 量子化版）
4. 画像1枚で動作確認（推論）
5. まとめ

1. 必要パッケージのインストール

sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip python3-venv python3-numpy wget unzip

2. 仮想環境の準備

python3 -m venv ~/tflite-venv
source ~/tflite-venv/bin/activate
pip install -U pip setuptools wheel

追加パッケージのインストール

pip install pillow
pip install "numpy==1.26.4"
pip install --no-cache-dir  https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/releases/download/v2.16.1/tflite_runtime-2.16.1-cp311-none-linux_aarch64.whl

3. サンプルモデルを取得（MobileNet v1 量子化版）

mkdir -p ~/tflite_sample && cd ~/tflite_sample
curl -L -o mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite　https://github.com/tflite-soc/tensorflow-models/raw/master/mobilenet-v1/mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite
wget -O labels.txt https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/imagenet_class_index.json

4. 画像1枚で動作確認（推論）

任意の画像 image.jpg を用意してください（無ければサンプル画像をDL）。

wget -O image.jpg https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/grace_hopper.jpg

プログラムを用意します。run_once.py

# run_once.py
import numpy as np
from PIL import Image
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter

MODEL="mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite"
IMG="image.jpg"

# 画像読み込み＆前処理
img = Image.open(IMG).convert("RGB").resize((224,224))
x = np.asarray(img, dtype=np.uint8)  # INT8量子化モデルは uint8 入力
x = np.expand_dims(x, 0)

# Interpreter 準備
interpreter = Interpreter(model_path=MODEL, num_threads=4)
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 入力テンソルへコピー
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], x)

# 実行
interpreter.invoke()

# 出力取得＆上位5件を表示
y = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']).squeeze()
top5 = y.argsort()[-5:][::-1]
print("TOP-5 indices:", top5)
print("scores:", y[top5])

保存して実行します。

python3 run_once.py

INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.
TOP-5 indices: [653 907 466 458 668]
scores: [225  10   3   2   2]

5. まとめ

Raspberry PiでTensorFlow Liteを動かすことができました。
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