构建 LiteRT Python Wheel 软件包

本页介绍了如何构建 LiteRT tflite_runtime Python 适用于 x86_64 和各种 ARM 设备的库。

以下说明已在 Ubuntu 16.04.3 64 位 PC (AMD64) 上进行了测试 、macOS Catalina (x86_64) 和 TensorFlow devel Docker 映像 tensorflow/tensorflow:devel.

前提条件

您需要安装 CMake 以及 TensorFlow 源代码的副本。请检查 使用 CMake 构建 LiteRT 页面了解详情。

如需为工作站构建画中画软件包，您可以运行以下命令： 命令。

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

ARM 交叉编译

对于 ARM 交叉编译，建议使用 Docker，因为它可以简化 来设置跨构建环境此外，您还需要一个target选项 目标架构

Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile 中有一个帮助工具 可以使用预定义的 Docker 容器调用构建命令。在 Docker 主机，您可以按如下方式运行构建命令。

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

可用的目标名称

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh 个脚本需要 以了解目标架构。下面列出了 目标。

构建示例

以下是一些您可以使用的示例命令。

Python 3.7 的 armhf 目标

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

Python 3.8 的 aarch64 目标

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

如何使用自定义工具链？

如果生成的二进制文件与您的目标不兼容，则您需要使用 自己的工具链，或提供自定义构建标志。（选中 这个 了解您的目标环境）在这种情况下，您需要修改 tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh 使用您自己的工具链。 工具链脚本为 build_pip_package_with_cmake.sh 脚本。