TensorFlowで作ったモデルをCore MLで利用する

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tfcoreml(リポジトリ名は “tf-coreml”)という、TensorFlowで学習したモデルを、Core MLモデル(.mlmodel)に変換するツールがあります。
TensorFlow LiteもCore MLモデルへの変換をサポートしているみたいな記事もありましたが、まだLiteがどういうものなのかよくわかってないのと、ググッてtfcoremlが一番上に出てきたし、メンテもアクティブにされてるようなのでこちらを試してみた次第です。
tfcoremlのインストール
$ pip install -U tfcoreml
でいけます。
が、僕はしばらくTensorFlowを触ってなかったので、次のエラーに遭遇しました。
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow>=1.1.0 (from tfcoreml) (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow>=1.1.0 (from tfcoreml)
tfcoremlは要TensorFlow 1.1.0以上です。
というわけで最新版(2018.3.9現在、v1.6)にアップグレード。その手順は記事もたくさん出ているので省略します。
再度インストールを実行すると、
(tensorflow_coreml) $ pip install -U tfcoreml
無事入りました。
Successfully installed coremltools-0.8 six-1.10.0 tfcoreml-0.1.1
ちなみに現状ではtfcoremlはpython v2.7版のみです。3.x版はありません。
変換対象のモデルを用意する
READMEに
frozen .pb graph file to be converted
とあるので、変換対象としてfrozenな.pbフォーマットのモデルファイルを用意します。
すぐに試せるものとして、READMEに
Below is a list of publicly available TensorFlow frozen models that can be converted with this co

サイト名: Qiita
2018年3月9日

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