今回の記事ではTensorFlowLiteに変換したTensorFlowのモデルをXcodeの環境でビルドする方法に関してご紹介します。手順自体はGithubに公式で上がっているのですが初心者にも分かりやすように解説します。
TensorFlowLiteのiOS開発環境構築
環境構築は下記手順です。cocoapodを持っていない方下記でインストールしました。
sudo gem install cocoa pods
バージョンは幾つでもいいと思います。あとはgit,xcodeがインストールされていれば動きます。
GitHubからレポジトリをクローン
git clone https://github.com/tensorflow/examples.git
任意のフォルダで上記を行いレポジトリを作ります。
cocoapodでTensorFlowLiteインストール
先ほど作ったレポジトリで以下の操作です。
cocoapodsもようやく出番です。
cd lite/examples/object_detection/iOS/
pod install
ん?こんなんでたんだけどエラーじゃないよね?笑
Analyzing dependencies
Cloning spec repo `trunk` from `https://cdn.cocoapods.org/`
[!] Unable to add a source with url `https://cdn.cocoapods.org/` named `trunk`.
You can try adding it manually in `/Users/Username/.cocoapods/repos` or via `pod repo add`.
pod update
このコマンドはもしかすると必須ではないのかもしれないけどこれも公式に書かれてるので自分はやっちゃいましたので記載。
XcodeでTensorFlowLiteをビルド
必要なのは実機とライトニングケーブルとアップルIDです。
エミュレータは便利ですがカメラ操作のあるアプリのテストはできないので実機を使う必要があります。実機でアプリのテストを行う際の方法は下記ページに記載しているので是非参考にしてください。
では、今回の記事は以上です。他にもSwift関連の記事を記載しているので是非参考にしてみてください。
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