TensorFlow Lite Python व्हील पैकेज बनाएं

इस पेज पर, x86_64 और अलग-अलग ARM डिवाइसों के लिए, TensorFlow Lite tflite_runtime Python लाइब्रेरी बनाने का तरीका बताया गया है.

नीचे दिए गए निर्देशों की जांच, Ubuntu 16.04.3 64-बिट पीसी (AMD64), macOS Catalina (x86_64), और TensorFlow devel Docker इमेज tensorflow/tensorflow:devel पर जांच की गई है.

ज़रूरी शर्तें

इसके लिए, आपको C Maker इंस्टॉल करना होगा. साथ ही, TensorFlow के सोर्स कोड की कॉपी बनानी होगी. ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया C Make की मदद से TensorFlow Lite बनाएं पेज देखें.

अपने वर्कस्टेशन के लिए पीआईपी पैकेज बनाने के लिए, यहां दिए गए कमांड चलाए जा सकते हैं.

PYTHON=python3 tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh native

ARM क्रॉस कंपाइलेशन

ARM क्रॉस कंपाइलेशन के लिए, Docker का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है, क्योंकि इससे क्रॉस बिल्ड एनवायरमेंट को सेटअप करना आसान हो जाता है. साथ ही, टारगेट आर्किटेक्चर का पता लगाने के लिए आपको target विकल्प की ज़रूरत है.

मेकाफ़ाइल tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile में एक हेल्पर टूल मौजूद है. यह पहले से तय Docker कंटेनर का इस्तेमाल करके, बिल्ड कमांड शुरू करने के लिए उपलब्ध है. डॉकर होस्ट मशीन पर, बिल्ड कमांड को इस तरह से चलाया जा सकता है:

make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
  TENSORFLOW_TARGET=<target> PYTHON_VERSION=<python3 version>

टारगेट के उपलब्ध नाम

टारगेट आर्किटेक्चर का पता लगाने के लिए tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh स्क्रिप्ट को टारगेट नाम की ज़रूरत होती है. यहां इस्तेमाल किए जा सकने वाले टारगेट की सूची दी गई है.

उदाहरण बनाएं

यहां कुछ ऐसे निर्देशों के उदाहरण दिए गए हैं जिनका इस्तेमाल किया जा सकता है.

Python 3.7 के लिए arsyशुल्क टारगेट

make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
  TENSORFLOW_TARGET=armhf PYTHON_VERSION=3.7

Python 3.8 के लिए aach64 टारगेट

make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
  TENSORFLOW_TARGET=aarch64 PYTHON_VERSION=3.8

कस्टम टूलचेन का इस्तेमाल कैसे करें?

अगर जनरेट की गई बाइनरी आपके टारगेट के साथ काम नहीं करतीं, तो आपको खुद के टूलचेन का इस्तेमाल करना होगा या कस्टम बिल्ड फ़्लैग उपलब्ध कराने होंगे. (अपने टारगेट एनवायरमेंट को समझने के लिए, यह देखें) ऐसे में, आपको अपना टूलचेन इस्तेमाल करने के लिए, tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh में बदलाव करना होगा. टूलचेन स्क्रिप्ट, build_pip_package_with_cmake.sh स्क्रिप्ट के लिए इन दो वैरिएबल के बारे में जानकारी देती है.