Halaman ini menjelaskan cara membangun library LiteRT untuk berbagai ARM perangkat.
Instruksi berikut telah diuji pada Ubuntu 16.04.3 64-bit PC (AMD64) , Gambar Docker devel TensorFlow tensorflow/tensorflow:devel.
Prasyarat
Anda perlu menginstal dan mendownload kode sumber TensorFlow yang diperlukan CMake. Periksa Membangun LiteRT dengan CMake untuk detailnya.
Memeriksa lingkungan target
Contoh berikut diuji di bawah Raspberry Pi OS, Ubuntu Server 20.04 LTS dan Mendel Linux 4.0. Bergantung pada versi glibc target dan CPU Anda mungkin perlu menggunakan versi toolchain yang berbeda dan membangun parameter.
Memeriksa versi glibc
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.
Memeriksa kompatibilitas ABI
Jika target Anda adalah ARM 32-bit, ada dua ABI yang tersedia bergantung pada VFP ketersediaan tinggi. armhf dan armel. Dokumen ini menampilkan armhf misalnya, Anda perlu menggunakan toolchain yang berbeda untuk target armel.
Memeriksa kemampuan CPU
Untuk ARMv7, Anda harus mengetahui versi VFP dan ketersediaan neto yang didukung target.
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 untuk AArch64 (ARM64)
Petunjuk ini menunjukkan cara membangun biner AArch64 yang kompatibel dengan Coral Mendel Linux 4.0, Raspberry Pi (dengan Ubuntu Server 20.04.01 LTS 64-bit diinstal).
Mendownload toolchain
Perintah ini menginstal toolchain gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu
di bagian ${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 ${HOME}/toolchains
Menjalankan CMake
ARMCC_PREFIX=${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 untuk neon ARMv7 diaktifkan
Instruksi ini menunjukkan cara membangun ARMv7 dengan biner yang diaktifkan VFPv4 dan ne. yang kompatibel dengan Raspberry Pi 3 dan 4.
Mendownload toolchain
Perintah ini menginstal gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf
toolchain di bawah ${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 ${HOME}/toolchains
Menjalankan CMake
ARMCC_FLAGS="-march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -mfp16-format=ieee"
ARMCC_PREFIX=${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 untuk Raspberry Pi Zero (ARMv6)
Petunjuk ini menunjukkan cara membuat biner ARMv6 yang kompatibel dengan {i>Raspberry Pi Zero<i}.
Mendownload toolchain
Perintah ini menginstal gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf
toolchain di bawah ${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 ${HOME}/toolchains
Menjalankan CMake
ARMCC_FLAGS="-march=armv6 -mfpu=vfp -mfloat-abi=hard -funsafe-math-optimizations"
ARMCC_PREFIX=${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/