7 दिसंबर को महिला एमएल संगोष्ठी में भाग लें अभी पंजीकरण करें

एआरएम बोर्ड के लिए टेंसरफ्लो लाइट बनाएं

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

यह पृष्ठ वर्णन करता है कि ARM-आधारित कंप्यूटरों के लिए TensorFlow Lite पुस्तकालयों का निर्माण कैसे किया जाता है।

TensorFlow Lite दो बिल्ड सिस्टम का समर्थन करता है और प्रत्येक बिल्ड सिस्टम से समर्थित सुविधाएँ समान नहीं हैं। उचित बिल्ड सिस्टम चुनने के लिए निम्न तालिका देखें।

विशेषता बेज़ेल सीएमके
पूर्वनिर्धारित टूलचेन armhf, aarch64 आर्मल, आर्महफ, aarch64
कस्टम टूलचेन उपयोग करने में कठिन प्रयोग करने में आसान
TF ऑप्स चुनें का समर्थन किया समर्थित नहीं
GPU प्रतिनिधि केवल Android के लिए उपलब्ध है कोई भी मंच जो ओपनसीएल का समर्थन करता है
एक्सएनएनपैक का समर्थन किया का समर्थन किया
पायथन व्हील का समर्थन किया का समर्थन किया
सी एपीआई का समर्थन किया का समर्थन किया
सी++ एपीआई Bazel परियोजनाओं के लिए समर्थित सीएमके परियोजनाओं के लिए समर्थित

सीएमके के साथ एआरएम के लिए क्रॉस-संकलन

यदि आपके पास सीएमके प्रोजेक्ट है या यदि आप कस्टम टूलचेन का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप क्रॉस संकलन के लिए सीएमके का बेहतर उपयोग करेंगे। इसके लिए सीएमके पेज के साथ एक अलग क्रॉस संकलन टेंसरफ्लो लाइट उपलब्ध है।

बाज़ेल के साथ एआरएम के लिए क्रॉस-संकलन

यदि आपके पास Bazel प्रोजेक्ट है या यदि आप TF ऑप्स का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप Bazel बिल्ड सिस्टम का बेहतर उपयोग करेंगे। ARM32/64 साझा लाइब्रेरी बनाने के लिए आप Bazel के साथ एकीकृत ARM GCC 8.3 टूलचेन का उपयोग करेंगे।

लक्ष्य वास्तुकला बेज़ल कॉन्फ़िगरेशन संगत उपकरण
आर्मएचएफ (एआरएम 32) --config=elinux_armhf RPI3, RPI4 32 बिट रास्पबेरी पाई ओएस के साथ
AArch64 (ARM64) --config=elinux_aarch64 कोरल, RPI4 उबंटू 64 बिट के साथ

निम्नलिखित निर्देशों का परीक्षण Ubuntu 16.04.3 64-बिट PC (AMD64) और TensorFlow devel docker image tensorflow/tensorflow:devel पर किया गया है।

TensorFlow Lite को Bazel के साथ संकलित करने के लिए, चरणों का पालन करें:

चरण 1. बेज़ेल स्थापित करें

बेज़ल TensorFlow के लिए प्राथमिक बिल्ड सिस्टम है। बेज़ल बिल्ड सिस्टम का नवीनतम संस्करण स्थापित करें।

चरण 2. क्लोन TensorFlow भंडार

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

चरण 3. एआरएम बाइनरी बनाएँ

सी पुस्तकालय
bazel build --config=elinux_aarch64 -c opt //tensorflow/lite/c:libtensorflowlite_c.so

आप एक साझा पुस्तकालय पा सकते हैं: bazel-bin/tensorflow/lite/c/libtensorflowlite_c.so

विस्तार के लिए TensorFlow Lite C API पृष्ठ देखें।

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

आप इसमें एक साझा पुस्तकालय पा सकते हैं: bazel-bin/tensorflow/lite/libtensorflowlite.so

वर्तमान में, आवश्यक सभी शीर्षलेख फ़ाइलों को निकालने का कोई सीधा तरीका नहीं है, इसलिए आपको TensorFlow रिपॉजिटरी से सभी शीर्षलेख फ़ाइलों को tensorflow/lite/ में शामिल करना होगा। इसके अतिरिक्त, आपको FlatBuffers और Abseil से शीर्षलेख फ़ाइलों की आवश्यकता होगी।

आदि

आप टूलचेन के साथ अन्य Bazel लक्ष्य भी बना सकते हैं। यहां कुछ उपयोगी लक्ष्य दिए गए हैं।

  • // टेंसरफ़्लो/लाइट/टूल्स/बेंचमार्क:बेंचमार्क_मॉडल
  • // टेंसरफ़्लो/लाइट/उदाहरण/लेबल_इमेज: लेबल_इमेज