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TensorFlow ライトイメージ分類
TensorFlow Lite イメージ分類コンポーネント (aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification
) には、TensorFlow Lite
この推論コンポーネントをカスタムトレーニング済みの TensorFlow Lite モデルで使用するには、依存モデルストアコンポーネントのカスタムバージョンを作成します。独自のカスタム推論コードを使用するには、このコンポーネントの recipe をテンプレートとして使用して、[create a custom inference component] (カスタム推論コンポーネントを作成) できます。
バージョン
このコンポーネントには、次のバージョンがあります。
-
2.1.x
タイプ
このコンポーネントはジェネリックコンポーネント (aws.greengrass.generic
) です。Greengrass nucleus は、コンポーネントのライフサイクルスクリプトを実行します。
詳細については、「コンポーネントタイプ」を参照してください。
オペレーティングシステム
このコンポーネントは、次のオペレーティングシステムを実行するコアデバイスにインストールできます。
Linux
Windows
要件
このコンポーネントには次の要件があります。
-
Amazon Linux 2 または Ubuntu 18.04 を実行している Greengrass コアデバイスの場合は、GNU C ライブラリ
(glibc) バージョン 2.27 以降がデバイスにインストールされている必要があります。 -
Raspberry Pi などの Armv7l デバイスでは、OpenCV-Python の依存関係がデバイスにインストールされています。次のコマンドを実行して依存関係をインストールします。
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
-
Raspberry Pi OS Bullseye を実行する Raspberry Pi デバイスでは、次の要件を満たす必要があります。
-
NumPy デバイスに 1.22.4 以降がインストールされている。Raspberry Pi OS Bullseye には以前のバージョンの が含まれているため NumPy、次のコマンドを実行して NumPy デバイスでアップグレードできます。
pip3 install --upgrade numpy
-
デバイスで、レガシーカメラスタックが有効になっていること。Raspberry Pi OS Bullseye には、デフォルトで新しいカメラスタックが含まれており有効化されていますが、これには互換性がないるため、レガシーカメラスタックを有効にしておく必要があります。
レガシーカメラスタックを有効にするには
-
次のコマンドを実行して、Raspberry Pi 設定ツールを開きます。
sudo raspi-config
-
[Interface Options] (インターフェイスオプション) を選択します。
-
[Legacy camera] (レガシーカメラ) を選択して、レガシーカメラスタックを有効にします。
-
Raspberry Pi を再起動します。
-
-
依存関係
コンポーネントをデプロイすると、 はその依存関係の互換性のあるバージョン AWS IoT Greengrass もデプロイします。つまり、コンポーネントを正常にデプロイするには、コンポーネントとその依存関係のすべての要件を満たす必要があります。このセクションでは、このコンポーネントのリリースされたバージョンの依存関係と、各依存関係に対するコンポーネントのバージョンを定義するセマンティックバージョン制約をリスト表示しています。コンポーネントの各バージョンの依存関係は、AWS IoT Greengrass コンソール
構成
このコンポーネントには、コンポーネントのデプロイ時にカスタマイズできる次の設定パラメータが用意されています。
accessControl
-
(オプション) コンポーネントがデフォルトの通知トピックにメッセージをパブリッシュできるようにする承認ポリシーを含むオブジェクト。
デフォルト:
{ "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": { "aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification:mqttproxy:1": { "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/tflite/image-classification.", "operations": [ "aws.greengrass#PublishToIoTCore" ], "resources": [ "ml/tflite/image-classification" ] } } }
PublishResultsOnTopic
-
(オプション) 推論結果をパブリッシュするトピック。この値を変更する場合は、カスタムトピック名と一致するように
resources
パラメータのaccessControl
の値も変更する必要があります。デフォルト:
ml/tflite/image-classification
Accelerator
-
使用するアクセラレーター。サポートされている値は、
cpu
およびgpu
です。依存モデルコンポーネントのサンプルモデルは CPU アクセラレーションのみをサポートします。別のカスタムモデルで GPU アクセラレーションを使用するには、カスタムモデルコンポーネントを作成して、パブリックモデルコンポーネントを上書きします。
デフォルト:
cpu
ImageDirectory
-
(オプション) 推論コンポーネントがイメージを読み取る場所と成る、デバイス上のフォルダへのパス。この値は、読み取り/書き込みアクセス権を持つデバイスの任意の場所に変更できます。
デフォルト:
/packages/artifacts-unarchived//greengrass/v2
component-name
/image_classification/sample_images/注記
UseCamera
をtrue
の値に設定した場合、この設定パラメータは無視されます。 ImageName
-
(オプション) 推論コンポーネントが予測を行う際の入力として使用するイメージの名前。コンポーネントは、
ImageDirectory
で指定されたフォルダ内のイメージを検索します。デフォルトでは、コンポーネントはデフォルトのイメージディレクトリでサンプルイメージを使用します。 は、jpeg
、、jpg
、png
および のイメージ形式 AWS IoT Greengrass をサポートしていますnpy
。デフォルト:
cat.jpeg
注記
UseCamera
をtrue
の値に設定した場合、この設定パラメータは無視されます。 InferenceInterval
-
(オプション) 推論コードによって行われた各予測間の時間 (秒単位)。サンプル推論コードは無期限に実行され、指定された時間間隔で予測を繰り返します。例えば、カメラで撮影したイメージをリアルタイム予測に使用する場合などには、この間隔を短い間隔に変更できます。
デフォルト:
3600
ModelResourceKey
-
(オプション) 依存パブリックモデルコンポーネントで使用されるモデル。このパラメータを変更するのは、パブリックモデルコンポーネントをカスタムコンポーネントでオーバーライドする場合のみです。
デフォルト:
{ "model": "TensorFlowLite-Mobilenet" }
UseCamera
-
(オプション) Greengrass コアデバイスに接続されたカメラの画像を使用するかどうかを定義する文字列値。サポートされている値は、
true
およびfalse
です。この値を
true
に設定した場合、サンプル推論コードはデバイスのカメラにアクセスし、キャプチャしたイメージでローカルに推論を実行します。ImageName
とImageDirectory
パラメータの値は無視されます。このコンポーネントを実行しているユーザーが、カメラがキャプチャしたイメージを保存する場所への、読み込み/書き込みアクセス権を持っていることを確認します。デフォルト:
false
注記
このコンポーネントの recipe を表示すると、
UseCamera
設定パラメータはデフォルト設定には表示されません。ただし、このパラメータの値は、コンポーネントをデプロイするときに、[configuration merge update] (設定マージの更新) で変更することができます。UseCamera
をtrue
に設定する場合は、ランタイムコンポーネントによって作成された仮想環境から推論コンポーネントがカメラにアクセスできるようにするためのシンボルリンクも作成する必要があります。サンプル推論コンポーネントを使用したカメラの使用方法の詳細については、「コンポーネント設定の更新」を参照してください。
ローカルログファイル
このコンポーネントは次のログファイルを使用します。
このコンポーネントのログを確認するには
-
コアデバイスに次のコマンドを実行して、このコンポーネントのログファイルをリアルタイムに確認します。
または/greengrass/v2
C:\greengrass\v2
を AWS IoT Greengrass ルートフォルダへのパスに置き換えます。
変更ログ
次の表は、コンポーネントの各バージョンにおける変更を示します。
バージョン |
変更 |
---|---|
2.1.12 |
Greengrass nucleus 2.12.5 リリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.11 |
Greengrass nucleus バージョン 2.12.0 リリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.10 |
Greengrass nucleus バージョン 2.11.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.9 |
Greengrass nucleus バージョン 2.10.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.8 |
Greengrass nucleus バージョン 2.9.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.7 |
Greengrass nucleus バージョン 2.8.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.6 |
Greengrass nucleus バージョン 2.7.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.5 |
Greengrass nucleus バージョン 2.6.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.4 |
Greengrass nucleus バージョン 2.5.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.3 |
Greengrass nucleus バージョン 2.4.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.2 |
Greengrass nucleus バージョン 2.3.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.1 |
Greengrass nucleus バージョン 2.2.0 のリリース用にバージョンが更新されました。 |
2.1.0 |
当初のバージョン |