チュートリアル: TensorFlow Lite を使用してカメラからの画像に対してサンプル画像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。

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する deployment.json ファイルを作成します。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