بناء حزمة TensorFlow Lite Python Wheel

تصف هذه الصفحة كيفية إنشاء مكتبة TensorFlow Lite tflite_runtime Python لأجهزة x86_64 وأجهزة ARM المختلفة.

تم اختبار الإرشادات التالية على Ubuntu 16.04.3 64-bit PC (AMD64) و macOS Catalina (x86_64) و TensorFlow devel Docker image tensorflow / tensorflow: devel .

المتطلبات الأساسية

أنت بحاجة إلى تثبيت CMake ونسخة من كود مصدر TensorFlow. يرجى مراجعة صفحة Build TensorFlow Lite مع CMake للحصول على التفاصيل.

لإنشاء حزمة PIP لمحطة العمل الخاصة بك ، يمكنك تشغيل الأوامر التالية.

PYTHON=python3 tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh native

ARM عبر تجميع

بالنسبة إلى التجميع المتقاطع لـ ARM ، يوصى باستخدام Docker لأنه يسهل إعداد بيئة بناء متقاطعة. تحتاج أيضًا إلى خيار target لمعرفة البنية المستهدفة.

توجد أداة مساعدة في Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile متاحة لاستدعاء أمر بناء باستخدام حاوية Docker محددة مسبقًا. على جهاز مضيف Docker ، يمكنك تشغيل أمر إنشاء على النحو التالي.

make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
  TENSORFLOW_TARGET=<target> PYTHON_VERSION=<python3 version>

أسماء الأهداف المتاحة

يحتاج البرنامج النصي tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh إلى اسم مستهدف لمعرفة بنية الهدف. فيما يلي قائمة بالأهداف المدعومة.

بناء الأمثلة

فيما يلي بعض الأمثلة على الأوامر التي يمكنك استخدامها.

هدف armhf لبيثون 3.7

make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
  TENSORFLOW_TARGET=armhf PYTHON_VERSION=3.7

هدف aarch64 لـ Python 3.8

make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \
  TENSORFLOW_TARGET=aarch64 PYTHON_VERSION=3.8

كيفية استخدام سلسلة أدوات مخصصة؟

إذا كانت الثنائيات التي تم إنشاؤها غير متوافقة مع هدفك ، فأنت بحاجة إلى استخدام سلسلة الأدوات الخاصة بك أو توفير إشارات بناء مخصصة. (حدد هذا لفهم البيئة المستهدفة الخاصة بك) في هذه الحالة ، تحتاج إلى تعديل tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh لاستخدام سلسلة الأدوات الخاصة بك. يعرّف البرنامج النصي toolchain المتغيرين التاليين للبرنامج النصي build_pip_package_with_cmake.sh .