Compilation incrociata di TensorFlow Lite con CMake

Questa pagina descrive come creare la libreria TensorFlow Lite per vari dispositivi ARM.

Le seguenti istruzioni sono state testate su Ubuntu 16.04.3 a 64 bit (AMD64) , TensorFlow devel docker image tensorflow/tensorflow:devel.

Prerequisiti

È necessario il codice sorgente di TensorFlow installato e scaricato da CMake. Per i dettagli, consulta la pagina Crea TensorFlow Lite con CMake.

Controlla l'ambiente di destinazione

I seguenti esempi sono stati testati con Raspber Pi OS, Ubuntu Server 20.04 LTS e Mendel Linux 4.0. A seconda della versione glibc target e delle funzionalità della CPU, potresti dover utilizzare una versione diversa di toolchain e parametri di build.

Controllo della versione glibc in corso...

ldd --version
ldd (Debian GLIBC 2.28-10) 2.28
Copyright (C) 2018 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
Written by Roland McGrath and Ulrich Drepper.

Verifica della compatibilità con ABI in corso...

Se il target è ARM a 32 bit, sono disponibili due ABI a seconda della disponibilità VFP: armhf e armel. Questo documento mostra un esempio di armhf, in cui devi usare una toolchain diversa per i bersagli armel.

Controllo della capacità della CPU in corso...

Per ARMv7, dovresti conoscere la versione VFP supportata e la disponibilità di NEON.

cat /proc/cpuinfo
processor   : 0
model name  : ARMv7 Processor rev 3 (v7l)
BogoMIPS    : 108.00
Features    : half thumb fastmult vfp edsp neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt vfpd32 lpae evtstrm crc32
CPU implementer : 0x41
CPU architecture: 7
CPU variant : 0x0
CPU part    : 0xd08
CPU revision    : 3

Build per AArch64 (ARM64)

Questa istruzione mostra come creare il programma binario AArch64 compatibile con Coral Mendel Linux 4.0, Raspber Pi (con Ubuntu Server 20.04.01 LTS a 64 bit installato).

Scarica toolchain

Questi comandi installano gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu toolchain in ${HOME}/toolchains.

curl -LO https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/developer.arm.com/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz
mkdir -p ${HOME}/toolchains
tar xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz -C ${HOME}/toolchains

Esegui CMake

ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu-
ARMCC_FLAGS="-funsafe-math-optimizations"
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}gcc \
  -DCMAKE_CXX_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}g++ \
  -DCMAKE_C_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
  -DCMAKE_CXX_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
  -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL=ON \
  -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux \
  -DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=aarch64 \
  ../tensorflow/lite/

Build per ARMv7 NEON abilitata

Questa istruzione mostra come creare ARMv7 con il programma binario abilitato per VFPv4 e NEON, compatibile con Raspber Pi 3 e 4.

Scarica toolchain

Questi comandi installano gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf toolchain in ${HOME}/toolchains.

curl -LO https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/developer.arm.com/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz
mkdir -p ${HOME}/toolchains
tar xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz -C ${HOME}/toolchains

Esegui CMake

ARMCC_FLAGS="-march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -mfp16-format=ieee"
ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}gcc \
  -DCMAKE_CXX_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}g++ \
  -DCMAKE_C_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
  -DCMAKE_CXX_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
  -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL=ON \
  -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux \
  -DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=armv7 \
  ../tensorflow/lite/

Build per Raspber Pi Zero (ARMv6)

Questa istruzione mostra come creare il programma binario ARMv6 compatibile con Raspber Pi Zero.

Scarica toolchain

Questi comandi installano gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf toolchain in ${HOME}/toolchains.

curl -LO https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/developer.arm.com/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz
mkdir -p ${HOME}/toolchains
tar xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz -C ${HOME}/toolchains

Esegui CMake

ARMCC_FLAGS="-march=armv6 -mfpu=vfp -mfloat-abi=hard -funsafe-math-optimizations"
ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}gcc \
  -DCMAKE_CXX_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}g++ \
  -DCMAKE_C_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
  -DCMAKE_CXX_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
  -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL=ON \
  -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux \
  -DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=armv6 \
  -DTFLITE_ENABLE_XNNPACK=OFF \
  ../tensorflow/lite/