Cree TensorFlow Lite para tableros ARM

Esta página describe cómo compilar las bibliotecas TensorFlow Lite para computadoras basadas en ARM.

TensorFlow Lite admite dos sistemas de compilación y las características admitidas de cada sistema de compilación no son idénticas. Consulte la siguiente tabla para elegir un sistema de compilación adecuado.

Rasgo bazel CHacer
Cadenas de herramientas predefinidas armhf, aarch64 armel, armhf, aarch64
Cadenas de herramientas personalizadas más difícil de usar fácil de usar
Seleccionar operaciones TF soportado No soportado
delegado de GPU solo disponible para Android cualquier plataforma que admita OpenCL
Paquete XNN soportado soportado
rueda pitón soportado soportado
API C soportado soportado
API de C++ compatible con proyectos de Bazel compatible con proyectos CMake

Compilación cruzada para ARM con CMake

Si tiene un proyecto de CMake o si quiere usar una cadena de herramientas personalizada, es mejor que use CMake para la compilación cruzada. Hay una página separada de compilación cruzada TensorFlow Lite con CMake disponible para esto.

Compilación cruzada para ARM con Bazel

Si tiene un proyecto Bazel o si quiere usar operaciones TF, será mejor que use el sistema de compilación Bazel. Utilizará las cadenas de herramientas ARM GCC 8.3 integradas con Bazel para crear una biblioteca compartida ARM32/64.

Arquitectura objetivo Configuración de Bazel Dispositivos compatibles
armhf (ARM32) --config=elinux_armhf RPI3, RPI4 con sistema operativo Raspberry Pi de 32 bits
AArch64 (ARM64) --config=elinux_aarch64 Coral, RPI4 con Ubuntu 64 bits

Las siguientes instrucciones se probaron en Ubuntu 16.04.3 PC de 64 bits (AMD64) y TensorFlow devel docker image tensorflow/tensorflow:devel .

Para realizar una compilación cruzada de TensorFlow Lite con Bazel, siga los pasos:

Paso 1. Instalar Bazel

Bazel es el sistema de compilación principal de TensorFlow. Instale la última versión del sistema de compilación Bazel .

Paso 2. Clonar el repositorio de TensorFlow

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git tensorflow_src

Paso 3. Construya el binario ARM

biblioteca C
bazel build --config=elinux_aarch64 -c opt //tensorflow/lite/c:libtensorflowlite_c.so

Puede encontrar una biblioteca compartida en: bazel-bin/tensorflow/lite/c/libtensorflowlite_c.so .

Consulta la página de la API C de TensorFlow Lite para obtener más información.

biblioteca C++
bazel build --config=elinux_aarch64 -c opt //tensorflow/lite:libtensorflowlite.so

Puede encontrar una biblioteca compartida en: bazel-bin/tensorflow/lite/libtensorflowlite.so .

Actualmente, no existe una forma sencilla de extraer todos los archivos de encabezado necesarios, por lo que debe incluir todos los archivos de encabezado en tensorflow/lite/ del repositorio de TensorFlow. Además, necesitará archivos de encabezado de FlatBuffers y Abseil.

Etc.

También puede construir otros objetivos de Bazel con la cadena de herramientas. Aquí hay algunos objetivos útiles.

  • //tensorflow/lite/herramientas/benchmark:benchmark_model
  • //tensorflow/lite/ejemplos/etiqueta_imagen:etiqueta_imagen