إنشاء حزمة عجلة Python من LiteRT

توضّح هذه الصفحة طريقة إنشاء LiteRT tflite_runtime Python لـ x86_64 والعديد من أجهزة ARM.

تم اختبار التعليمات التالية على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام التشغيل Ubuntu 16.04.3 64 بت (AMD64) وmacOS Catalina (x86_64) وصورة Devel devel TensorFlow tensorflow/tensorflow:devel.

المتطلبات الأساسية

يجب تثبيت CMake ونسخة من رمز المصدر TensorFlow. يُرجى التحقق إنشاء LiteRT باستخدام CMake للحصول على التفاصيل.

لإنشاء حزمة "نافذة داخل النافذة" (PIP) لمحطة العمل، يمكنك تشغيل ما يلي: الأوامر.

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

التجميع المتبادل مع ARM

بالنسبة إلى التجميع المتبادل مع ARM، يُنصح باستخدام Docker لأنه يسهّل لإعداد بيئة متعددة التصميم. يجب أيضًا توفّر الخيار "target" لمعرفة بنية الهدف.

تتوفّر أداة مساعدة في Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile لاستدعاء أمر إنشاء باستخدام حاوية Docker محددة مسبقًا. في الجهاز المضيف Docker، يمكنك تشغيل أمر إصدار على النحو التالي.

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

أسماء الأهداف المتاحة

متطلبات نص برمجي واحدة (tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh) اسم مستهدف لمعرفة البنية المستهدفة. في ما يلي قائمة الأجهزة المتوافقة المستهدفة.

إنشاء أمثلة

وفي ما يلي بعض الأمثلة على الطلبات التي يمكنك استخدامها.

هدف Armhf لـ Python 3.7

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

هدف aarch64 للإصدار 3.8 من Python

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

كيفية استخدام سلسلة أدوات مخصّصة

إذا كانت البرامج الثنائية التي تم إنشاؤها غير متوافقة مع الهدف، فستحتاج إلى استخدام سلسلة الأدوات الخاصة بك أو تقديم علامات تصميم مخصصة. (الشيكات هذه فهم بيئتك المستهدفة) في هذه الحالة، تحتاج إلى تعديل tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh لاستخدام سلسلة الأدوات الخاصة بك. يحدد النص البرمجي لسلسلة الأدوات متغيرين نص برمجي واحد (build_pip_package_with_cmake.sh).