M5StickV/M5UnitV の model.kmodel を Windows 10 で作成する（変換ツール導入編）

まえがき

前回の記事に引き続いて Windows 10 で kmodel 形式のモデルを作成するまでの環境構築を進める。

kmodel 形式のモデルを作るには、Keras で学習モデルを構築した後で TensorFlow Lite の形式に変換し、それを kmodel 形式に変換する必要がある。

この記事では、kmodel 形式への変換に必要なツールのインストール方法と、転移学習を行うための MobileNet.v1 のインストール方法について説明する。

以下のサイトにあるツールを用いて TensorFlow Lite 形式の学習モデルを、k210で利用できるフォーマットに変換する。

インストールの手順に進む前に、関連するファイルを管理するフォルダを作成しておく。具体的には、ドキュメントフォルダ内に k210 という名前のフォルダを新規作成しておく。

作成した k210 フォルダに Maix_Toolbox をインストールする。そのために、スタートから「Anaconda Prompt (miniconda3)」を選んでコマンドプロンプトを表示し、以下を入力していく。

cd Documents
mkdir k210
cd k210

miniconda3 の環境 k210 をアクティベートし、さきほどの github レポジトリをクローンする。

conda activate k210
git clone https://github.com/sipeed/Maix_Toolbox

Ubuntu であれば環境構築のスクリプトを実行すれば良いのだが、Windows 10 用のものはないので手動で環境を作っていく。

cd Maix_Toolbox
mkdir images
mkdir log
mkdir ncc
mkdir workspace
cd ..

kmodel 形式への変換ツール(nncase)をインストールするため、以下のファイルをダウンロードする。

ダウンロードしたファイルを展開すると、２つのフォルダと多数のファイルが生成されるので、それらを先ほど作成した Max_Toolbox フォルダ内の ncc フォルダにコピーする。

結果として以下のようなフォルダー構成になる。

Maix_Toolbox
 ├─images
 ├─log
 ├─ncc
 │  ├─bin
 │  └─refs
 └─workspace

Keras で MobileNet を使った転移学習を行う際、k210 では提供されているものを利用することができない（らしい。試してないが）。そこで、以下のサイトで提供されている MobileNet を利用する。

（転移学習しない場合、以下の作業はしなくて良い）

以下のように git コマンドを使ってリポジトリをクローンする。なお、以下のコマンドを実行する際は、ドキュメントフォルダに作成した k210 フォルダにて行う。

git clone https://github.com/AIWintermuteAI/transfer_learning_sipeed