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 بناء 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.

استهداف الهدف العمارة تعليقات
armhf ARMv7 VFP مع نيون متوافق مع Raspberry Pi 3 و 4
rpi0 ARMv6 متوافق مع Raspberry Pi Zero
aarch64 aarch64 (ARM 64 بت) كورال مندل لينوكس 4.0.1
Raspberry Pi مع Ubuntu Server 20.04.01 LTS 64 بت
محلي محطة العمل الخاصة بك إنه يبني بتحسين "محلي"
محطة العمل الخاصة بك الهدف الافتراضي

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 تقديم إشارات بناء مخصصة. (حدد هذا لفهم البيئة المستهدفة) 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 .

عامل هدف مثال
ARMCC_PREFIX يحدد بادئة toolchain ذراع لينكس- gnueabihf-
ARMCC_FLAGS أعلام تجميع -مارش = armv7-a -mfpu = نيون- vfpv4