チュートリアル: TensorFlow Lite を使用して、カメラの画像に対してサンプルイメージ分類推論を実行する

AWS IoT Greengrass コンソールのナビゲーションメニューで、[Components] (コンポーネント) を選択します。

[Components] (コンポーネント) ページの [Public components] (公開コンポーネント) タブで、[aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification] を選択します。

[aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification] ページで、[Deploy] (デプロイ) を選択します。

[Add to deployment] (デプロイに追加) から、次のいずれかを選択します。

1. ターゲットデバイスにある既存のデプロイにこのコンポーネントをマージするには、[Add to existing deployment] (既存のデプロイに追加) をクリックし、修正するデプロイを選択します。

2. ターゲットデバイスに新しいデプロイを作成するには、[Create new deployment] (新しいデプロイの作成) を選択します。デバイスに既存のデプロイがある場合は、このステップを選択すると既存のデプロイが置き換えられます。

[Specify device state] (ターゲットを指定) ページで、次を実行します。

1. [Deployment information] (デプロイ情報) で、デプロイの名前を入力または変更して、わかりやすくします。

2. [Deployment targets] (デプロイターゲット) でデプロイのターゲットを選択し、[Next] (次へ) を選択します。既存のデプロイを修正する場合は、デプロイターゲットを変更できません。

[Select components] (コンポーネントを選択) ページの [Public components] (パブリックコンポーネント) 内で、aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification コンポーネントが選択されていることを確認して、[Next] (次) を選択します。

[Configure components] (コンポーネントの設定) ページで、次の手順を実行します:

1. 推論コンポーネントを選択して、[Configure component] (コンポーネントの設定) を選択します。

2. [Configuration update] (設定更新) 内で、[Configuration to merge] (マージの設定) ボックスに次の設定更新を入力します:

   {
     "InferenceInterval": "60",
     "UseCamera": "true"
   }

   この設定更新により、コンポーネントはデバイスのカメラモジュールにアクセスし、カメラで撮影した画像の推論を実行します。推論コードは 60 秒ごとに実行されます。

3. [Confirm] (確認)、[Next] (次へ) の順に選択します。

[Configure advanced settings] (詳細設定) ページはデフォルト設定のままにし、[Next] (次へ) を選択します。

[Review] (レビュー) ページで、[Deploy] (デプロイ) を選択します。

deployment.json ファイルを作成して、TensorFlow Lite イメージ分類コンポーネントのデプロイ設定を定義します。このファイルは次のようになります:

{
  "targetArn":"targetArn",
  "components": {
    "aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification": {
      "componentVersion": 2.1.0,
      "configurationUpdate": {
        "InferenceInterval": "60",
        "UseCamera": "true"
      }
    }
  }
}

この設定更新により、コンポーネントはデバイスのカメラモジュールにアクセスし、カメラで撮影した画像の推論を実行します。推論コードは 60 秒ごとに実行されます。次の値の置き換え

次のコマンドを実行して、デバイスに TensorFlow Lite イメージ分類コンポーネントをデプロイします。

aws greengrassv2 create-deployment \
    --cli-input-json file://path/to/deployment.json