이 페이지에서는 LiteRT tflite_runtime
Python을 빌드하는 방법을 설명합니다.
라이브러리를 제공합니다.
다음 지침은 Ubuntu 16.04.3 64비트 PC (AMD64)에서 테스트되었습니다. , macOS Catalina (x86_64), TensorFlow 개발 Docker 이미지 tensorflow/tensorflow:devel.
기본 요건
CMake가 설치되어 있어야 하며 TensorFlow 소스 코드의 사본이 필요합니다. 다음을 확인하세요. CMake로 LiteRT 빌드 페이지를 참조하세요.
워크스테이션용 PIP 패키지를 빌드하려면 다음을 실행하면 됩니다. 명령어와 함께 사용하면 됩니다
PYTHON=python3 tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh native
ARM 크로스 컴파일
ARM 크로스 컴파일의 경우 Docker를 사용하는 것이 좋습니다. 더 쉽게 사용할 수 있기 때문입니다.
크로스 빌드 환경을 설정합니다. 또한 target
옵션이 필요합니다.
설계할 수 있습니다
Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile
에 도우미 도구가 있습니다.
사전 정의된 Docker 컨테이너를 사용하여 빌드 명령어를 호출할 수 있습니다.
Docker 호스트 머신에서 빌드하면 다음과 같이 빌드 명령어를 실행할 수 있습니다.
make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
TENSORFLOW_TARGET=<target> PYTHON_VERSION=<python3 version>
사용 가능한 대상 이름
tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh
스크립트 필요
대상 아키텍처를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 지원되는 목록은 다음과 같습니다.
있습니다
타겟 | 대상 아키텍처 | 댓글 |
---|---|---|
Armhf | Neon이 포함된 ARMv7 VFP | Raspberry Pi 3 및 4와 호환 |
rpi0 | ARMv6 | Raspberry Pi Zero와 호환 |
aarch64 | aarch64 (ARM 64비트) | Coral Mendel Linux 4.0 Raspberry Pi(Ubuntu Server 20.04.01 LTS 64비트 포함) |
네이티브 | 워크스테이션 | '-mnative'로 빌드됩니다. 최적화 |
기본값 | 워크스테이션 | 기본 타겟 |
빌드 예시
다음은 사용할 수 있는 몇 가지 명령어 예입니다.
Python 3.7용 armhf 대상
make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
TENSORFLOW_TARGET=armhf PYTHON_VERSION=3.7
Python 3.8용 aarch64 대상
make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
TENSORFLOW_TARGET=aarch64 PYTHON_VERSION=3.8
커스텀 도구 모음 사용 방법
생성된 바이너리가 타겟과 호환되지 않는 경우
직접 빌드하거나 커스텀 빌드 플래그를 제공할 수 있습니다. (확인
이
대상 환경을 파악) 이 경우
tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh
로 자체 도구 모음을 사용합니다.
도구 모음 스크립트는
build_pip_package_with_cmake.sh
스크립트.
변수 | 목적 | 예시 |
---|---|---|
ARMCC_PREFIX |
도구 모음 접두사를 정의합니다. | arm-linux-gnueabihf- |
ARMCC_FLAGS |
컴파일 플래그 | -march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 |