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TensorFlowLiteとCMakeのクロスコンパイル

このページでは、さまざまなARMデバイス用のTensorFlowLiteライブラリを構築する方法について説明します。

次の手順では、Ubuntuの16.04.3 64ビットPC(AMD64)、TensorFlow develのドッキングウィンドウ画像上でテストされているのdevel:tensorflow / tensorflow

前提条件

CMakeをインストールしてダウンロードしたTensorFlowソースコードが必要です。ご確認くださいcmakeののでビルドTensorFlow Liteの詳細ページ。

ターゲット環境を確認してください

次の例は、Raspberry Pi OS、Ubuntu Server 20.04 LTS、およびMendel Linux4.0でテストされています。ターゲットのglibcのバージョンとCPUの機能によっては、異なるバージョンのツールチェーンとビルドパラメーターを使用する必要がある場合があります。

glibcのバージョンを確認しています

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.

ABI互換性の確認

ターゲットがARM32ビットの場合、VFPの可用性に応じて2つのABIを使用できます。 armhfはarmel 。このドキュメントはarmhfの例を示しています。これは、armelターゲットに異なるツールチェーンを使用する必要があります。

CPU機能の確認

ARMv7の場合、ターゲットでサポートされているVFPバージョンとNEONの可用性を知っておく必要があります。

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

AArch64(ARM64)用にビルド

互換性のあるAArch64バイナリをビルドする方法この命令は、ショーコーラルメンデルのLinux 4.0 、(とラズベリーパイのUbuntuサーバー20.04.01 LTS 64ビットがインストールされています)。

ツールチェーンをダウンロードする

これらのコマンドは、$ {HOME} / toolchainsの下にgcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnuツールチェーンをインストールします。

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

CMakeを実行する

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/

ARMv7NEON対応のビルド

この手順では、Raspberry Pi3および4と互換性のあるVFPv4およびNEON対応のバイナリを使用してARMv7を構築する方法を示します。

ツールチェーンをダウンロードする

これらのコマンドは、$ {HOME} / toolchainsの下にgcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihfツールチェーンをインストールします。

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

CMakeを実行する

ARMCC_FLAGS="-march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 -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=armv7 \
  ../tensorflow/lite/

Raspberry Pi Zero(ARMv6)用にビルド

この手順では、Raspberry PiZeroと互換性のあるARMv6バイナリを構築する方法を示します。

ツールチェーンをダウンロードする

これらのコマンドは、$ {HOME} / toolchainsの下にarm-rpi-linux-gnueabihfツールチェーンをインストールします。

curl -L https://github.com/rvagg/rpi-newer-crosstools/archive/eb68350c5c8ec1663b7fe52c742ac4271e3217c5.tar.gz -o rpi-toolchain.tar.gz
tar xzf rpi-toolchain.tar.gz -C ${HOME}/toolchains
mv ${HOME}/toolchains/rpi-newer-crosstools-eb68350c5c8ec1663b7fe52c742ac4271e3217c5 ${HOME}/toolchains/arm-rpi-linux-gnueabihf

CMakeを実行する

ARMCC_PREFIX=${HOME}/toolchains/arm-rpi-linux-gnueabihf/x64-gcc-6.5.0/arm-rpi-linux-gnueabihf/bin/arm-rpi-linux-gnueabihf-
ARMCC_FLAGS="-march=armv6 -mfpu=vfp -funsafe-math-optimizations"
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=${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=armv6 \
  -DTFLITE_ENABLE_XNNPACK=OFF \
  ../tensorflow/lite/