🎯 対象読者

tflite-model-maker を使ったNotebookを動かしたい人
昔のTensorFlow Liteチュートリアルを再現したい人
Colabでエラーにハマった人

❌ Colabで発生するエラー

Colabで以下を実行すると…

!pip install -q tflite-model-maker

次のエラーが出ます。

Installing build dependencies ... done
  error: subprocess-exited-with-error
  
  × Getting requirements to build wheel did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> See above for output.
  
  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  Getting requirements to build wheel ... error
error: subprocess-exited-with-error

× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

どうやら Colab側のTensorFlowバージョンとの整合性問題 で、ビルドに失敗しているようです。

🐳 解決策：Dockerで環境を固定する

Colabがダメなら、環境を固定してしまえばいい。

ということで、DockerでJupyter Notebook環境を構築しました。

📝 Dockerfile

FROM python:3.8

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    protobuf-compiler \
    git \
    libusb-1.0-0 libgl1 libglib2.0-0 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install numpy==1.23.3
RUN pip install tensorflow==2.8.0
RUN pip install tflite-model-maker==0.4.3
RUN pip install notebook
RUN pip install pycocotools

WORKDIR /workspace

EXPOSE 8888

CMD ["jupyter", "notebook", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root", "--no-browser"]

🏗 イメージ作成 & 起動

docker build -t tflite-maker-env .
docker run -it --rm -p 8888:8888 -v "$($pwd.Path)\content:/workspace" tflite-maker-env

これでローカルにNotebook環境が立ち上がります。

📚 実行するチュートリアル

以下の公式チュートリアルを実行しました。

TensorFlow Lite Model Maker による画像分類

https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification

⚠ 実行時に出る警告たち

import時にいくつか警告が出ます。
結論から言うと、チュートリアルを進める分には問題ありませんでした（たぶん）。

① `libcudart.so.11.0` が無い

Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'
Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up

👉 GPUが無効なだけです。CPU環境なら無視してOK。

② Python 3.8 が古いぞ警告

You are using Python 3.8 past its end of life.

tflite-model-makerを動かすためには、仕方なしです。

③ TensorFlow Addons 終了のお知らせ

TensorFlow Addons has ended development

これは公式に開発終了しています。

④ TensorFlow Addons と TensorFlow のバージョン不一致

Tensorflow Addons supports TF >=2.11 and <2.14
You are using TensorFlow 2.8.0 and is not supported

これはversionを変えた方がいいのかな...
ただし今回は TensorFlow 2.8.0 のままでもチュートリアルは完走できました。

💥 トレーニング中のメモリ警告

学習中にこんな警告が出ました。

Allocation of 19267584 exceeds 10% of free system memory.

意味はざっくり言うと：

約19MB確保しようとしてるけど、それ空きメモリの10%以上だよ？

即クラッシュ系ではありません。

🛠 解決方法ランキング

🥇 1位：バッチサイズを下げる

batch_size=32  → 16 → 8

🥈 2位：画像サイズを小さく

224x224 → 160x160 → 128x128

🥉 3位：ランタイムをリセット

ランタイム → セッションを再起動

メモリ断片化がリセットされます。

🧪 4位：今のメモリ使用量を見る

!free -h

RAM使用量をチェックできます。

✅ まとめ

2026年3月現在、Colabでは tflite-model-maker はほぼ動かない
DockerでPython 3.8 + TensorFlow 2.8.0 環境を固定すると動く
警告は多いが、チュートリアルは完走可能
メモリ警告はバッチサイズで対処できる