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カスタム TensorFlow Lite ビルドの使用

事前に構築された TensorFlow Lite ライブラリがニーズを満たしていない場合、ML デベロッパーとしての経験が豊富であれば、ML Kit とともにカスタム TensorFlow Lite ビルドを使用できます。たとえば、カスタムオペレーターを追加することができます。

前提条件

作業中の TensorFlow Lite ビルド環境
TensorFlow Lite 1.10.1 のチェックアウト

Git を使用すると、適切なバージョンをチェックアウトできます。

git checkout -b work
git reset --hard tflite-v1.10.1
git cherry-pick 4dcfddc5d12018a5a0fdca652b9221ed95e9eb23

Tensorflow Lite ライブラリのビルド

標準的な手順に沿って、（変更を加えて）Tensorflow Lite をビルドします。
フレームワークをビルドします。

tensorflow/lite/lib_package/create_ios_frameworks.sh

生成されたフレームワークは tensorflow/lite/gen/ios_frameworks/tensorflow_lite.framework.zip にあります。

ローカルポッドの作成

ローカルポッド用のディレクトリを作成します。
作成したディレクトリで pod lib create TensorFlowLite を実行します。
TensorFlowLite ディレクトリ内に Frameworks ディレクトリを作成します。
上記の手順で生成した tensorflow_lite.framework.zip ファイルを解凍します。
解凍した tensorflow_lite.framework を TensorFlowLite/Frameworks にコピーします。
目的のライブラリを参照するように、生成された TensorFlowLite/TensorFlowLite.podspec を変更します。

    Pod::Spec.new do |s|
      s.name             = 'TensorFlowLite'
      s.version          = '0.1.7' # Version must match.
      s.ios.deployment_target = '9.0'
      
      # ... make other changes as desired
      
      internal_pod_root = Pathname.pwd
      s.frameworks = 'Accelerate'
      s.libraries = 'c++'
      s.vendored_frameworks = 'Frameworks/tensorflow_lite.framework'

      s.pod_target_xcconfig = {
        'SWIFT_VERSION' => '4.0',
        'INTERNAL_POD_ROOT' => "#{internal_pod_root}",
        'HEADER_SEARCH_PATHS' => "$(inherited) '${INTERNAL_POD_ROOT}/Frameworks/tensorflow_lite.framework/Headers'",
        'OTHER_LDFLAGS' => "-force_load '${INTERNAL_POD_ROOT}/Frameworks/tensorflow_lite.framework/tensorflow_lite'"
      }
    end

プロジェクト内のカスタムポッドの参照

カスタムポッドは、アプリの Podfile から直接参照することでインクルードできます。

pod 'Firebase/MLModelInterpreter'
pod 'TensorFlowLite', :path => 'path/to/your/TensorflowLite'

プライベートポッドを管理するためのその他のオプションについては、CocoaPods ドキュメントのプライベートポッドをご覧ください。バージョンは正確に一致している必要があります。プライベートリポジトリからポッドをインクルードする場合は、該当するバージョン（pod 'TensorFlowLite', "1.10.1" など）を参照する必要があります。