tf_regression.py

# この作品はMITライセンスの下で提供されています。
# Copyright (c) 2013-2024 OpenMV LLC. 全著作権所有。
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# TensorFlow Lite回帰の例
#
# この例は、OpenMV Cam上で回帰モデルを実行する方法を紹介します。
# 回帰モデルは数値のリストを入力として受け取り、
# 数値のリストを出力します。predict() にはndarray配列を渡すことができ、
# 結果のリストが返されます。
#
# 注記：入力の数値リストは、入力
# テンソルサイズと同じサイズである必要があります。

import ml
from ulab import numpy as np

# このモデルはRT1062に内蔵されています。フラッシュ容量が限られたその他のOpenMV Camでは、
# こちらからモデルを取得してください: https://github.com/openmv/openmv/tree/master/src/lib/tflm/models
# そしてOpenMV Camのファイルシステムにコピーしてください。例：model = ml.Model("force_int_quant.tflite")
model = ml.Model("/rom/force_int_quant.tflite")
print(model)

i = np.array([-3, -1, -2, 5, -2, 10, -1, 9, 0, # noqa
               2,  0,  9, 1, 10,  2, -1, 3, 5, # noqa
               3,  9,  3, 9,  6,  2,  6, 7, 5, # noqa
               10, 6, -1, 7,  4,  7,  8, 5, 7], # noqa
               dtype=np.int8).reshape(model.input_shape[0]) # noqa

print(model.predict([i])[0])
# 53.78332 と表示されるはずです