Bu sayfada LiteRT tflite_runtime
Python'un nasıl oluşturulacağı açıklanmaktadır
x86_64 ve çeşitli ARM cihazları için kitaplık oluştur:
Aşağıdaki talimatlar Ubuntu 16.04.3 64 bit PC (AMD64) üzerinde test edilmiştir , macOS Catalina (x86_64) ve TensorFlow devel Docker görüntüsü tensorflow/tensorflow:devel.
Ön koşullar
CMake uygulamasının yüklü olması ve TensorFlow kaynak kodunun bir kopyasına ihtiyacınız vardır. Lütfen kontrol edin CMake ile LiteRT derleme sayfasına bakın.
İş istasyonunuz için PIP paketi oluşturmak üzere aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz komutlarının ikisine katlanır.
PYTHON=python3 tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh native
ARM çapraz derlemesi
ARM çapraz derlemesi için daha kolay olduğundan Docker kullanılması önerilir
oluşturma adımlarını uygulayın. Ayrıca şu anda target
seçeneğiniz de lazım.
hedef mimari.
tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile
adlı Makefile'da bir yardımcı araç var
önceden tanımlanmış bir Docker container'ı kullanarak derleme komutu çağırmak için kullanılır. Bir
Docker ana makinesinde aşağıdaki gibi bir derleme komutu çalıştırabilirsiniz.
make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
TENSORFLOW_TARGET=<target> PYTHON_VERSION=<python3 version>
Kullanılabilir hedef adları
tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh
komut dosyası gerekiyor
hedef mimariyi belirlemek için bir hedef isim. Desteklenen cihazlar ve
belirler.
Hedef | Hedef mimari | Yorumlar |
---|---|---|
Armhf | Neon ARMv7 VFP | Raspberry Pi 3 ve 4 ile uyumlu |
rpi0 | ARMv6 | Raspberry Pi Zero ile uyumlu |
aarch64 | aarch64 (ARM 64 bit) | Coral Mendel Linux 4.0 Raspberry Pi ile Ubuntu Server 20.04.01 LTS 64 bit |
yerel | İş istasyonunuz | "-mnative" ile oluşturulur optimizasyon |
varsayılan | İş istasyonunuz | Varsayılan hedef |
Derleme örnekleri
Kullanabileceğiniz bazı örnek komutları aşağıda bulabilirsiniz.
Python 3.7 için armhf hedefi
make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
TENSORFLOW_TARGET=armhf PYTHON_VERSION=3.7
Python 3.8 için aarch64 hedefi
make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
TENSORFLOW_TARGET=aarch64 PYTHON_VERSION=3.8
Özel araç zinciri nasıl kullanılır?
Oluşturulan ikili programlar hedefinizle uyumlu değilse
kendi araç zincirinizi oluşturabilir veya özel derleme bayrakları sağlayabilirsiniz. (
bu
(hedef ortamınızı anlamak için) Bu durumda, hedefi
tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh
kullanarak kendi araç zincirinizi kullanabilirsiniz.
Araç zinciri komut dosyası,
build_pip_package_with_cmake.sh
komut dosyası.
Değişken | Amaç | örnek |
---|---|---|
ARMCC_PREFIX |
araç zinciri ön ekini tanımlar | arm-linux-gnueabihf- |
ARMCC_FLAGS |
derleme işaretleri | -march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 |