A biblioteca C++ do LiteRT para microcontroladores faz parte da Repositório do TensorFlow. Ele foi projetado para ser legível, fácil de modificar, bem testado, fácil de integrar, e compatível com LiteRT normal.
O documento a seguir descreve a estrutura básica da biblioteca C++ e fornece informações sobre como criar seu próprio projeto.
Estrutura do arquivo
A
micro
diretório raiz tem uma estrutura relativamente simples. No entanto, como ele está localizado
dentro do extenso repositório do TensorFlow, criamos scripts e
arquivos de projeto pré-gerados que forneçam os arquivos de origem relevantes isoladamente
em vários ambientes de desenvolvimento incorporados.
Arquivos de chaves
Os arquivos mais importantes para usar o LiteRT para microcontroladores intérprete estão localizados na raiz do projeto, acompanhados de testes:
[`micro_mutable_op_resolver.h`](https://github.com/tensorflow/tflite-micro/blob/main/tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h)
can be used to provide the operations used by the interpreter to run the
model.
micro_error_reporter.h
gera informações de depuração.micro_interpreter.h
contém código para manipular e executar modelos.
Consulte Começar a usar microcontroladores para ver um o passo a passo do uso típico.
O sistema de build fornece implementações específicas da plataforma de certos
. Eles estão localizados em um diretório com o nome da plataforma, por exemplo
cortex-m
Há vários outros diretórios, incluindo:
kernel
, que contém implementações de operações e o código associado.tools
, que contém ferramentas de build e as saídas delas.examples
, que contém um exemplo de código.
Iniciar um novo projeto
Recomendamos usar o exemplo Hello World como modelo para novos projetos. Você você pode obter uma versão dele para a plataforma de sua preferência seguindo as instruções nesta seção.
Usar a biblioteca Arduino
Se você estiver usando Arduino, o exemplo Hello World está incluído no
Arduino_TensorFlowLite
biblioteca Arduino, que pode ser instalada manualmente na
IDE do Arduino e do Arduino Create.
Depois que a biblioteca for adicionada, acesse File -> Examples
. Você verá um
próximo à parte inferior da lista chamada TensorFlowLite:hello_world
. Selecionar
e clique em hello_world
para carregar o exemplo. Você pode salvar uma cópia
exemplo e usá-lo como base do seu próprio projeto.
Gerar projetos para outras plataformas
A LiteRT para microcontroladores é capaz de gerar projetos independentes
que contenham todos os arquivos de origem necessários, usando um Makefile
. O estado atual
com suporte são: Keil, Make e Mbed.
Para gerar esses projetos com o Make, clone o Repositório TensorFlow/tflite-micro e execute o seguinte comando:
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile generate_projects
Isso levará alguns minutos, já que é necessário fazer o download de alguns conjuntos de ferramentas grandes para
as dependências. Quando o processo terminar, algumas pastas vão aparecer
em um caminho como gen/linux_x86_64/prj/
(o
o caminho exato depende do sistema operacional do host). Essas pastas contêm
arquivos de origem e de projeto gerados.
Depois de executar o comando, você verá os projetos Hello World em
gen/linux_x86_64/prj/hello_world
Para
Por exemplo, hello_world/keil
conterá o projeto Keil.
Executar os testes
Para criar a biblioteca e executar todos os testes de unidade, use o seguinte comando:
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile test
Para executar um teste individual, use o comando a seguir, substituindo <test_name>
com o nome do teste:
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile test_<test_name>
É possível encontrar os nomes dos testes nos Makefiles do projeto. Por exemplo:
examples/hello_world/Makefile.inc
especifica os nomes dos testes da classe Hello
World.
Criar binários
Para criar um binário executável para um determinado projeto (como um aplicativo de exemplo),
Use o seguinte comando, substituindo <project_name>
pelo projeto desejado
para criar:
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile <project_name>_bin
Por exemplo, o comando a seguir cria um binário para a interface Hello World aplicativo:
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile hello_world_bin
Por padrão, o projeto será compilado para o sistema operacional do host. Para
especificar uma arquitetura de destino diferente, use TARGET=
e TARGET_ARCH=
. A
exemplo a seguir mostra como criar o exemplo Hello World para uma
cortex-m0
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TARGET=cortex_m_generic TARGET_ARCH=cortex-m0 hello_world_bin
Quando um destino for especificado, todos os arquivos de origem específicos do destino disponíveis serão
usada no lugar do código original. Por exemplo, o subdiretório
examples/hello_world/cortex_m_generic
contém implementações do SparkFun Edge.
dos arquivos constants.cc
e output_handler.cc
, que serão usados quando o
o destino cortex_m_generic
é especificado.
É possível encontrar os nomes dos projetos nos Makefiles do projeto. Por exemplo:
examples/hello_world/Makefile.inc
especifica os nomes binários para a classe Hello
World.
Kernels otimizados
Os kernels de referência na raiz de tensorflow/lite/micro/kernels
são
implementados em C/C++ puro e não incluem hardware específico da plataforma
e otimizações.
As versões otimizadas dos kernels são fornecidas em subdiretórios. Por exemplo:
O kernels/cmsis-nn
contém vários kernels otimizados que usam o
CMSIS-NN.
Para gerar projetos usando kernels otimizados, use o seguinte comando:
substituindo <subdirectory_name>
pelo nome do subdiretório que contém o
otimizações:
make -f tensorflow/lite/micro/tools/make/Makefile TAGS=<subdirectory_name> generate_projects
Você pode adicionar suas próprias otimizações criando uma nova subpasta para elas. Qa incentivar solicitações de envio para novas implementações otimizadas.
Gerar a biblioteca Arduino
Se você precisar gerar um novo build da biblioteca, execute o seguinte do repositório do TensorFlow:
./tensorflow/lite/micro/tools/ci_build/test_arduino.sh
A biblioteca resultante pode ser encontrada em
gen/arduino_x86_64/prj/tensorflow_lite.zip
:
Fazer a portabilidade para novos dispositivos
Orientação sobre a portabilidade do LiteRT para microcontroladores para novas plataformas e
dispositivos podem ser encontrados em
micro/docs/new_platform_support.md