LiteRT Python व्हील पैकेज बनाएं

इस पेज में LiteRT tflite_runtime Python बनाने का तरीका बताया गया है x86_64 और कई ARM डिवाइसों के लिए लाइब्रेरी.

निम्नलिखित निर्देशों का Ubuntu 16.04.3 64-बिट पीसी (AMD64) पर परीक्षण किया गया है , macOS Catalina (x86_64) और TensorFlow devel Docker इमेज tensorflow/tensorflow:devel.

ज़रूरी शर्तें

आपको CMake इंस्टॉल करने और TensorFlow के सोर्स कोड की कॉपी की ज़रूरत पड़ेगी. कृपया जांचें CMake की मदद से LiteRT बनाएं इस पेज पर जाएं.

अपने वर्कस्टेशन के लिए पीआईपी पैकेज बनाने के लिए, ये काम किए जा सकते हैं: निर्देश देखें.

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 यह क्रॉस बिल्ड एनवायरमेंट सेटअप करना होगा. इसके अलावा, यह पता लगाने के लिए आपको target विकल्प की ज़रूरत है को टारगेट किया जा सकता है.

Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile में एक हेल्पर टूल पहले से तय Docker कंटेनर का इस्तेमाल करके, बिल्ड कमांड को शुरू करने के लिए उपलब्ध है. Docker होस्ट मशीन में, बिल्ड कमांड को फ़ॉलोइंग के तौर पर चलाया जा सकता है.

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

उपलब्ध टारगेट नाम

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh स्क्रिप्ट की ज़रूरत है टारगेट आर्किटेक्चर के बारे में जानने के लिए, टारगेट का नाम डालें. यहां समर्थित देशों की सूची दी गई है टारगेट के लिए.

बिल्ड के उदाहरण

यहां उदाहरण के तौर पर कुछ निर्देश दिए गए हैं, जिनका इस्तेमाल किया जा सकता है.

Python 3.7 के लिए arRM टारगेट

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

Python 3.8 के लिए aआर्क64 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 करती हैं, तो आपको या कस्टम बिल्ड फ़्लैग उपलब्ध कराएँ. (जांच करें यह समझने के लिए, अपने टारगेट एनवायरमेंट को समझने के लिए) अपना टूलचेन इस्तेमाल करने के लिए tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh पर जाएं. टूलचेन स्क्रिप्ट build_pip_package_with_cmake.sh स्क्रिप्ट.