Questa pagina descrive come creare la libreria TensorFlow Lite per vari dispositivi ARM.
Le seguenti istruzioni sono state testate su Ubuntu 16.04.3 PC a 64 bit (AMD64), TensorFlow devel docker image tensorflow/tensorflow:devel .
Prerequisiti
È necessario che CMake sia installato e scaricato il codice sorgente TensorFlow. Per i dettagli, consulta la pagina Costruisci TensorFlow Lite con CMake .
Controlla l'ambiente di destinazione
I seguenti esempi sono testati con il sistema operativo Raspberry Pi, Ubuntu Server 20.04 LTS e Mendel Linux 4.0. A seconda della versione glibc di destinazione e delle capacità della CPU, potrebbe essere necessario utilizzare versioni diverse della toolchain e dei parametri di build.
Controllo della versione di glibc
ldd --version
ldd (Debian GLIBC 2.28-10) 2.28 Copyright (C) 2018 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. Written by Roland McGrath and Ulrich Drepper.
Verifica compatibilità ABI
Se la destinazione è ARM a 32 bit, sono disponibili due ABI a seconda della disponibilità VFP. armhf e armel . Questo documento mostra un esempio di armhf, è necessario utilizzare una toolchain diversa per i target armel.
Verifica della capacità della CPU
Per ARMv7, dovresti conoscere la versione VFP supportata dal target e la disponibilità NEON.
cat /proc/cpuinfo
processor : 0 model name : ARMv7 Processor rev 3 (v7l) BogoMIPS : 108.00 Features : half thumb fastmult vfp edsp neon vfpv3 tls vfpv4 idiva idivt vfpd32 lpae evtstrm crc32 CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 7 CPU variant : 0x0 CPU part : 0xd08 CPU revision : 3
Crea per AArch64 (ARM64)
Queste istruzioni mostrano come creare il binario AArch64 compatibile con Coral Mendel Linux 4.0 , Raspberry Pi (con Ubuntu Server 20.04.01 LTS a 64 bit installato).
Scarica la catena di strumenti
Questi comandi installano la toolchain gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu in ${HOME}/toolchains.
curl -LO https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/developer.arm.com/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz
mkdir -p ${HOME}/toolchains
tar xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu.tar.xz -C ${HOME}/toolchains
Esegui CMake
ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu/bin/aarch64-linux-gnu-
ARMCC_FLAGS="-funsafe-math-optimizations"
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}gcc \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}g++ \
-DCMAKE_C_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
-DCMAKE_CXX_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
-DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL=ON \
-DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux \
-DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=aarch64 \
../tensorflow/lite/
Build per ARMv7 NEON abilitato
Queste istruzioni mostrano come creare ARMv7 con VFPv4 e binario abilitato NEON compatibile con Raspberry Pi 3 e 4.
Scarica la catena di strumenti
Questi comandi installano la toolchain gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf in ${HOME}/toolchains.
curl -LO https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/developer.arm.com/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz
mkdir -p ${HOME}/toolchains
tar xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz -C ${HOME}/toolchains
Esegui CMake
ARMCC_FLAGS="-march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -mfp16-format=ieee"
ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}gcc \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}g++ \
-DCMAKE_C_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
-DCMAKE_CXX_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
-DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL=ON \
-DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux \
-DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=armv7 \
../tensorflow/lite/
Costruisci per Raspberry Pi Zero (ARMv6)
Questa istruzione mostra come creare il binario ARMv6 compatibile con Raspberry Pi Zero.
Scarica la catena di strumenti
Questi comandi installano la toolchain gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf in ${HOME}/toolchains.
curl -LO https://storage.googleapis.com/mirror.tensorflow.org/developer.arm.com/media/Files/downloads/gnu-a/8.3-2019.03/binrel/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz
mkdir -p ${HOME}/toolchains
tar xvf gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz -C ${HOME}/toolchains
Esegui CMake
ARMCC_FLAGS="-march=armv6 -mfpu=vfp -mfloat-abi=hard -funsafe-math-optimizations"
ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf/bin/arm-linux-gnueabihf-
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}gcc \
-DCMAKE_CXX_COMPILER=${ARMCC_PREFIX}g++ \
-DCMAKE_C_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
-DCMAKE_CXX_FLAGS="${ARMCC_FLAGS}" \
-DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE:BOOL=ON \
-DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux \
-DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=armv6 \
-DTFLITE_ENABLE_XNNPACK=OFF \
../tensorflow/lite/