Esta página descreve como criar a biblioteca TensorFlow Lite para vários dispositivos ARM.
As instruções a seguir foram testadas no Ubuntu 16.04.3 PC de 64 bits (AMD64) , TensorFlow devel docker image tensorflow/tensorflow:devel .
Pré-requisitos
Você precisa do código-fonte TensorFlow instalado e baixado do CMake. Verifique a página Build TensorFlow Lite com CMake para obter os detalhes.
Verifique seu ambiente de destino
Os exemplos a seguir são testados no Raspberry Pi OS, Ubuntu Server 20.04 LTS e Mendel Linux 4.0. Dependendo da versão glibc de destino e dos recursos da CPU, pode ser necessário usar uma versão diferente da cadeia de ferramentas e dos parâmetros de construção.
Verificando a versão 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.
Verificando a compatibilidade ABI
Se seu destino for ARM de 32 bits, haverá duas ABI disponíveis, dependendo da disponibilidade do VFP. armhf e armel . Este documento mostra um exemplo de armhf, você precisa usar uma cadeia de ferramentas diferente para alvos de armel.
Verificando a capacidade da CPU
Para ARMv7, você deve saber a versão VFP suportada do alvo e a disponibilidade 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
Construir para AArch64 (ARM64)
Esta instrução mostra como construir o binário AArch64 que é compatível com Coral Mendel Linux 4.0 , Raspberry Pi (com Ubuntu Server 20.04.01 LTS de 64 bits instalado).
Baixar conjunto de ferramentas
Esses comandos instalam gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-aarch64-linux-gnu toolchain em ${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 ${HOME}/toolchains
Executar CMake
ARMCC_PREFIX=${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/
Compilação para ARMv7 NEON habilitada
Esta instrução mostra como construir ARMv7 com VFPv4 e binário habilitado para NEON que é compatível com Raspberry Pi 3 e 4.
Baixar conjunto de ferramentas
Esses comandos instalam gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf em ${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 ${HOME}/toolchains
Executar CMake
ARMCC_FLAGS="-march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 -funsafe-math-optimizations -mfp16-format=ieee"
ARMCC_PREFIX=${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/
Construir para Raspberry Pi Zero (ARMv6)
Esta instrução mostra como construir o binário ARMv6 que é compatível com Raspberry Pi Zero.
Baixar conjunto de ferramentas
Esses comandos instalam gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf em ${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 ${HOME}/toolchains
Executar CMake
ARMCC_FLAGS="-march=armv6 -mfpu=vfp -mfloat-abi=hard -funsafe-math-optimizations"
ARMCC_PREFIX=${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/