בדף הזה מוסבר איך להתחיל להריץ מודלי LiteRT עם Python
בכמה דקות בלבד. כל מה שצריך זה מודל TensorFlow שהומר ל-TensorFlow
Lite. (אם עדיין לא המרת מודל, ניתן
ניסוי באמצעות המודל שסופק עם הדוגמה שבקישור למטה).
מידע על חבילת זמן הריצה של LiteRT
כדי להתחיל במהירות להפעיל מודלים של LiteRT באמצעות Python, אפשר להתקין
רק במפענח LiteRT, במקום כל החבילות של TensorFlow. רביעי
קוראים לחבילת Python הפשוטה הזו tflite_runtime.
החבילה tflite_runtime היא חלק מהגודל של חבילת tensorflow המלאה
כולל את הקוד המינימלי הנדרש כדי להריץ הסקת מסקנות
LiteRT – בעיקר
Interpreter
Python. החבילה הקטנה הזו היא אידיאלית כאשר כל מה שרוצים לעשות
מודלים של .tflite ונמנעים מבזבוז מקום בדיסק בעזרת ספריית TensorFlow הגדולה.
התקנת LiteRT ל-Python
אפשר להתקין ב-Linux באמצעות PIP:
python3 -m pip install tflite-runtime
פלטפורמות נתמכות
גלגלי ה-Python מסוג tflite-runtime מוכנים מראש וסופקים בשביל
פלטפורמות:
Linux Armv7l (למשל, Raspberry Pi 2, 3, 4 ו-Zero 2 עם מערכת ההפעלה Raspberry Pi OS
32-ביט)
Linux a Arch64 (למשל Raspberry Pi 3, 4 שפועלת בו Debian ARM64)
במקום לייבא את Interpreter מהמודול tensorflow, עכשיו צריך
אפשר לייבא אותו מ-tflite_runtime.
לדוגמה, אחרי שמתקינים את החבילה שלמעלה, מעתיקים ומפעילים את
label_image.py
חדש. הפעולה תיכשל (ככל הנראה) כי אין לך את הספרייה tensorflow
מותקנת. כדי לפתור את הבעיה, יש לערוך את השורה הבאה בקובץ:
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2025-07-24 (שעון UTC)."],[],[],null,["# Quickstart for Linux-based devices with Python\n\nUsing LiteRT with Python is great for embedded devices based on Linux,\nsuch as [Raspberry Pi](https://www.raspberrypi.org/) and\n[Coral devices with Edge TPU](https://coral.withgoogle.com/),\namong many others.\n\nThis page shows how you can start running LiteRT models with Python in\njust a few minutes. All you need is a TensorFlow model [converted to TensorFlow\nLite](../models/convert). (If you don't have a model converted yet, you can\nexperiment using the model provided with the example linked below.)\n\nAbout the LiteRT runtime package\n--------------------------------\n\nTo quickly start executing LiteRT models with Python, you can install\njust the LiteRT interpreter, instead of all TensorFlow packages. We\ncall this simplified Python package `tflite_runtime`.\n\nThe `tflite_runtime` package is a fraction the size of the full `tensorflow`\npackage and includes the bare minimum code required to run inferences with\nLiteRT---primarily the\n[`Interpreter`](../../api/tflite/python/tf/lite/Interpreter)\nPython class. This small package is ideal when all you want to do is execute\n`.tflite` models and avoid wasting disk space with the large TensorFlow library.\n| **Note:** If you need access to other Python APIs, such as the [LiteRT Converter](../models/convert), you must install the [full TensorFlow package](https://www.tensorflow.org/install/). For example, the [Select TF ops](../models/ops_select) are not included in the `tflite_runtime` package. If your models have any dependencies to the Select TF ops, you need to use the full TensorFlow package instead.\n\nInstall LiteRT for Python\n-------------------------\n\nYou can install on Linux with pip: \n\n```\npython3 -m pip install tflite-runtime\n```\n\nSupported platforms\n-------------------\n\nThe `tflite-runtime` Python wheels are pre-built and provided for these\nplatforms:\n\n- Linux armv7l (e.g. Raspberry Pi 2, 3, 4 and Zero 2 running Raspberry Pi OS 32-bit)\n- Linux aarch64 (e.g. Raspberry Pi 3, 4 running Debian ARM64)\n- Linux x86_64\n\nIf you want to run LiteRT models on other platforms, you should either\nuse the [full TensorFlow package](https://www.tensorflow.org/install/), or\n[build the tflite-runtime package from source](../build/cmake_pip).\n\nIf you're using TensorFlow with the Coral Edge TPU, you should\ninstead follow the appropriate [Coral setup documentation](https://coral.ai/docs/setup).\n| **Note:** We no longer update the Debian package `python3-tflite-runtime`. The latest Debian package is for TF version 2.5, which you can install by following [these older instructions](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.5.0/tensorflow/lite/g3doc/guide/python.md#install-tensorflow-lite-for-python).\n| **Note:** We no longer release pre-built `tflite-runtime` wheels for Windows and macOS. For these platforms, you should use the [full TensorFlow package](https://www.tensorflow.org/install/), or [build the tflite-runtime package from source](../build/cmake_pip).\n\nRun an inference using tflite_runtime\n-------------------------------------\n\nInstead of importing `Interpreter` from the `tensorflow` module, you now need to\nimport it from `tflite_runtime`.\n\nFor example, after you install the package above, copy and run the\n[`label_image.py`](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/python/)\nfile. It will (probably) fail because you don't have the `tensorflow` library\ninstalled. To fix it, edit this line of the file: \n\n import tensorflow as tf\n\nSo it instead reads: \n\n import tflite_runtime.interpreter as tflite\n\nAnd then change this line: \n\n interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=args.model_file)\n\nSo it reads: \n\n interpreter = tflite.Interpreter(model_path=args.model_file)\n\nNow run `label_image.py` again. That's it! You're now executing LiteRT\nmodels.\n\nLearn more\n----------\n\n- For more details about the `Interpreter` API, read\n [Load and run a model in Python](../inference#load_and_run_a_model_in_python).\n\n- If you have a Raspberry Pi, check out a [video series](https://www.youtube.com/watch?v=mNjXEybFn98&list=PLQY2H8rRoyvz_anznBg6y3VhuSMcpN9oe)\n about how to run object detection on Raspberry Pi using LiteRT.\n\n- If you're using a Coral ML accelerator, check out the\n [Coral examples on GitHub](https://github.com/google-coral/tflite/tree/master/python/examples).\n\n- To convert other TensorFlow models to LiteRT, read about the\n [LiteRT Converter](../models/convert).\n\n- If you want to build `tflite_runtime` wheel, read\n [Build LiteRT Python Wheel Package](../build/cmake_pip)"]]
