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TensorFlow लाइट पायथन व्हील पैकेज बनाएँ

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यह पृष्ठ बताता है कि x86_64 और विभिन्न ARM उपकरणों के लिए TensorFlow Lite tflite_runtime Python लाइब्रेरी को कैसे बनाया जाए।

निम्नलिखित निर्देशों का परीक्षण Ubuntu 16.04.3 64-बिट PC (AMD64), macOS Catalina (x86_64) और TensorFlow devel Docker image tensorflow/tensorflow:devel पर किया गया है।

आवश्यक शर्तें

आपको सीएमके स्थापित करने और टेंसरफ्लो स्रोत कोड की एक प्रति की आवश्यकता है। विवरण के लिए कृपया सीएमके पेज के साथ बिल्ड टेंसरफ्लो लाइट देखें।

अपने वर्कस्टेशन के लिए PIP पैकेज बनाने के लिए, आप निम्न कमांड चला सकते हैं।

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

एआरएम क्रॉस संकलन

एआरएम क्रॉस संकलन के लिए, डॉकर का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है क्योंकि यह क्रॉस बिल्ड वातावरण को सेटअप करना आसान बनाता है। इसके अलावा, आपको लक्ष्य वास्तुकला का पता लगाने के लिए एक target विकल्प की आवश्यकता है।

tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile में एक पूर्व-परिभाषित डॉकर कंटेनर का उपयोग करके बिल्ड कमांड को लागू करने के लिए एक सहायक उपकरण उपलब्ध है। डॉकर होस्ट मशीन पर, आप निम्न के रूप में बिल्ड कमांड चला सकते हैं।

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

उपलब्ध लक्ष्य नाम

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh स्क्रिप्ट को लक्ष्य आर्किटेक्चर का पता लगाने के लिए एक लक्ष्य नाम की आवश्यकता होती है। यहां समर्थित लक्ष्यों की सूची दी गई है।

लक्ष्य लक्ष्य वास्तुकला टिप्पणियाँ
armhf नियॉन के साथ एआरएमवी7 वीएफपी रास्पबेरी पाई 3 और 4 के साथ संगत
आरपीआई0 एआरएमवी6 रास्पबेरी पाई ज़ीरो के साथ संगत
आर्क 64 आर्क 64 (एआरएम 64-बिट) कोरल मेंडल लिनक्स 4.0
रास्पबेरी पाई उबंटू सर्वर के साथ 20.04.01 एलटीएस 64-बिट
मूल निवासी आपका कार्य केंद्र यह "-mnative" अनुकूलन के साथ बनाता है
आपका कार्य केंद्र डिफ़ॉल्ट लक्ष्य

उदाहरण बनाएं

यहां कुछ उदाहरण आदेश दिए गए हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं।

अजगर 3.7 . के लिए armhf लक्ष्य

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

अजगर 3.8 . के लिए aarch64 लक्ष्य

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

कस्टम टूलचेन का उपयोग कैसे करें?

यदि उत्पन्न बायनेरिज़ आपके लक्ष्य के अनुकूल नहीं हैं, तो आपको अपने स्वयं के टूलचैन का उपयोग करने या कस्टम बिल्ड फ़्लैग प्रदान करने की आवश्यकता है। (अपने लक्षित वातावरण को समझने के लिए इसे जांचें) उस स्थिति में, आपको अपने स्वयं के टूलचैन का उपयोग करने के लिए tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh को संशोधित करने की आवश्यकता है। टूलचैन स्क्रिप्ट build_pip_package_with_cmake.sh स्क्रिप्ट के लिए निम्नलिखित दो चर परिभाषित करती है।

चर प्रयोजन उदाहरण
एआरएमसीसी_PREFIX टूलचेन उपसर्ग को परिभाषित करता है arm-linux-gnueabihf-
एआरएमसीसी_FLAGS संकलन झंडे -मार्च = armv7-a -mfpu = नीयन-vfpv4