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TensorFlow Lite NNAPI デレゲート

Android Neural Networks API (NNAPI) は、Android 8.1 (API レベル 27) 以降を実行しているすべての Android デバイスで使用でき、以下を含むサポートされているハードウェアアクセラレータを備えた Android デバイス上で TensorFlow Lite モデルのアクセラレーションを提供します。

  • GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット)
  • DSP (デジタル・シグナル・プロセッサ)
  • ニューラルプロセッシングユニット (NPU)

パフォーマンスは、デバイスで使用可能な特定のハードウェアによって異なります。

このページでは、Java および Kotlin の TensorFlow Lite インタープリタ で NNAPI デリゲートを使用する方法について説明します。Android C API については、Android Native Developer Kit のドキュメントをご覧ください。

NNAPI デリゲートを独自のモデルで試す

Gradle インポート

NNAPI デリゲートは、TensorFlow Lite Android インタープリタ、リリース 1.14.0 以降の一部です。次のコードをモジュールグラドルファイルに追加することで、プロジェクトにインポートできます。

dependencies {
   implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.0.0'
}

NNAPI デリゲートの初期化

TensorFlow Lite インタープリタを初期化する前に、NNAPI デリゲートを初期化するコードを追加します。

注意: NNAPI は API レベル 27 (Android Oreo MR1) からサポートされていますが、演算のサポートは API レベル 28 (Android Pie) 以降で大幅に改善されました。そのため、ほとんどのシナリオでは、Android Pie 以上の NNAPI デリゲートを使用することをお勧めします。

import org.tensorflow.lite.Interpreter;
import org.tensorflow.lite.nnapi.NnApiDelegate;

Interpreter.Options options = (new Interpreter.Options());
NnApiDelegate nnApiDelegate = null;
// Initialize interpreter with NNAPI delegate for Android Pie or above
if(Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.P) {
    nnApiDelegate = new NnApiDelegate();
    options.addDelegate(nnApiDelegate);
}

// Initialize TFLite interpreter
try {
    tfLite = new Interpreter(loadModelFile(assetManager, modelFilename), options);
} catch (Exception e) {
    throw new RuntimeException(e);
}

// Run inference
// ...

// Unload delegate
tfLite.close();
if(null != nnApiDelegate) {
    nnApiDelegate.close();
}

ベストプラクティス

デプロイする前にパフォーマンスをテストする

実行時のパフォーマンスは、モデルのアーキテクチャ、サイズ、演算、ハードウェアの可用性、および実行時のハードウェアの使用状況によって大幅に異なる可能性があります。たとえば、アプリがレンダリングに GPU を頻繁に使用する場合、NNAPI アクセラレーションはリソースの競合のためにパフォーマンスを改善しない可能性があります。推論時間を測定するには、デバッグロガーを使用して簡単なパフォーマンステストを実行することをお勧めします。本番環境で NNAPI を有効にする前に、ユーザーベースを代表する異なるチップセット (同じメーカーのメーカーまたはモデル) を搭載した複数のモバイルデバイスでテストを実行します。

また、TensorFlow Lite は上級開発者向けに Android 向けのモデルベンチマークツールも提供しています。

デバイス除外リストを作成する

本番環境では、NNAPI が期待どおりに動作しない場合があるので、NNAPI アクセラレーションを特定のモデルと組み合わせて使用しないデバイスのリストを維持することをお勧めします。このリストは、次のコードスニペットを使用して取得できる"ro.board.platform"の値に基づいて作成できます。

String boardPlatform = "";

try {
    Process sysProcess =
        new ProcessBuilder("/system/bin/getprop", "ro.board.platform").
        redirectErrorStream(true).start();

    BufferedReader reader = new BufferedReader
        (new InputStreamReader(sysProcess.getInputStream()));
    String currentLine = null;

    while ((currentLine=reader.readLine()) != null){
        boardPlatform = line;
    }
    sysProcess.destroy();
} catch (IOException e) {}

Log.d("Board Platform", boardPlatform);

上級開発者には、リモート構成システムを介してこのリストを維持することをお勧めします。TensorFlow チームは、最適な NNAPI 構成の検出と適用を簡素化および自動化する方法に積極的に取り組んでいます。

量子化

量子化では、計算に 32 ビットの浮動小数点数ではなく、8 ビットの整数または 16 ビットの浮動小数点数を使用することにより、モデルのサイズを縮小します。8 ビット整数モデルのサイズは、32 ビット浮動小数点バージョンの 4 分の 1 です。16 ビット浮動小数点数のサイズは半分です。量子化によってパフォーマンスが大幅に向上しますが、その処理過程でモデルの精度が低下することがあります。

様々な種類のトレーニング後の量子化手法を利用できますが、現在のハードウェアで最大限のサポートと高速化を実現するには、完全整数量子化をお勧めします。このアプローチは、重みと演算の両方を整数に変換します。この量子化プロセスが機能するには、代表的なデータセットが必要です。

サポートされているモデルと演算を使用する

NNAPI デリゲートがモデル内の一部の演算またはパラメータの組み合わせをサポートしていない場合、フレームワークは、アクセラレータでグラフがサポートされている部分のみを実行します。残りは CPU で実行されるため、分割実行になります。CPU/アクセラレータの同期には高いコストがかかるため、CPU だけでネットワーク全体を実行するよりもパフォーマンスが低下する可能性があります。

NNAPI は、モデルがサポートされている演算のみを使用する場合に最適に機能します。以下のモデルは、NNAPI と互換性があることが確認されています。

また、モデルに動的サイズの出力が含まれている場合も、NNAPI アクセラレーションはサポートされません。この場合、次のような警告が表示されます。

ERROR: Attempting to use a delegate that only supports static-sized tensors with a graph that has dynamic-sized tensors.