コメント無し

# はじめに GOLD_YOLOの凄いモデルをRaspberry Pi 5上のtfliteで動かしたいという衝動に見舞われたもののモデルがonnxだったので何とかしたいと思って苦しんだ記録です。

できればPi5上でモデル変換を行いたかったのですが、onnx-graphsurgeonというライブラリがRaspberry Pi OS上で動いてくれなかったので妥協してWinPCで変換しました。（Bullseye 64bitとBookworm 64bitでは動かなかったので早々にあきらめました） 魂を削って作られている様子はこちら。たしかにゴリゴリ削れる音が響いてきそうです。 @[twitter](https://twitter.com/PINTO03091/status/1729103898424885397) # 環境 ANACONDAでpython 3.10の仮想環境を作って変換しました。他のバージョンは確認していません。 Windowsは 10,11で確認しています。 ## ANACONDAのインストール ANACONDAはGUIベースでpythonなどの仮想環境を管理できる便利ツールです。[こちらのサイト](https://www.anaconda.com/download)からダウンロードしてインストールします。 ## python 3.11環境を作る ANACONDAを起動するとこんな画面が開きます。  新しい環境を作るには、画面左の「Environments」を選択します。  環境制作用の画面が開いたら、画面したの「Create」をクリックするとダイアログが開きます。  Nameからこれから作る環境に名前を付けられます。推奨環境が見当たらなかったので実行環境は、Python 3.11.5としました。 しばらく待つと環境が構築されてリストに追加されます。  動作を確認しておきます「▶」から「Open Terminal」を選択してTerminalを開きます。プロンプトの前に仮想環境名が表示されています。pythonを実行すると、Python 3.11.5のREPLが起動しました。 ``` (onnx2tf) C:\Users\user>python Python 3.11.5 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Sep 11 2023, 13:26:23) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> ``` # onnx2rtをインストール onnx2rtは[PINTさんのリポジトリ](https://github.com/PINTO0309/onnx2tf)通りに操作すればインストール可能です。いくつか方法がありますが、ここでは地道にコマンドを実行していきます。 ``` pip install onnx==1.14.1 pip install nvidia-pyindex pip install onnx-graphsurgeon U pip install onnxruntime==1.16.0 pip install onnxsim==0.4.33 pip install simple_onnx_processing_tools pip install onnx2tf pip install h5py==3.8.0 pip install psutil==5.9.5 pip install ml_dtypes==0.2.0 pip install tensorflow==2.15.0 ``` h5pyはversion 3.7.0が指定されていますが、今回の環境ではインストールできませんでした。python自体のバージョンを下げる必要があるかもしれませんが、python 3.11.5でもh5py==3.8.0で動いたため今回はこのまま進みます。 # Gold YOLOのモデルをダウンロード "魂を削って作られた"モデルは[こちら](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/425_Gold-YOLO-Body-Head-Hand)にあります。 ダウンロードしたファイルを解凍するとファイルが多数つくられますので、適宜作業用フォルダを作ってその中でダウンロード、解凍しましょう。 ``` curl "https://s3.ap-northeast-2.wasabisys.com/pinto-model-zoo/425_Gold-YOLO-Body-Head-Hand/resources_n.tar.gz" -o resources.tar.gz tar -zxvf resources.tar.gz del resources.tar.gz ``` # モデルを変換 ``` onnx2tf -i gold_yolo_n_body_head_hand_post_0461_0.4428_1x3x128x160.onnx -oiqt -coion -cotof ``` -iで変換モデルのpath指定、-oiqtで量子化変換した出力を追加、-coionと-cotofは変換時のOP名の一致など（よくわかりません(TT) 変換の対象としたモデルは最も小さいモデルです。変換されたファイルは作業フォルダ下のsaved_model内に保存されています。 出来たモデルをraspberry pi 5に移動して実行すると gold_yolo_n_body_head_hand_0461_0.4428_1x3x128x160_integer_quant.tflite を使って推論時間最短5msという爆速で動作しました。 このモデルをRaspberry Piで動かす方法は[次の記事](https://elchika.com/article/6261695b-c3da-4e8a-96b5-737e4cd773f3/)にて。