LiteRT Python Tekerlek Paketi Derleme

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.

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.