Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik

TensorFlow Lite Python Tekerlek Paketi Oluşturun

Bu sayfa TensorFlow Lite oluşturma yöntemlerini açıklar tflite_runtime x86_64 ve çeşitli ARM cihazlar için Python kütüphanesi.

Aşağıdaki talimatlar Ubuntu 16.04.3 64 bit PC (AMD64), MacOS Catalina (x86_64) ve TensorFlow devel Docker görüntü üzerinde test edilmiştir tensorflow / tensorflow: devel .

Önkoşullar

Yüklü CMake ve TensorFlow kaynak kodunun bir kopyasına ihtiyacınız var. Lütfen onay CKağıt ile Yapı TensorFlow Lite Ayrıntılar için sayfa.

İş istasyonunuz için PIP paketi oluşturmak için aşağıdaki komutları çalıştırabilirsiniz.

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

ARM çapraz derleme

ARM çapraz derleme için, çapraz oluşturma ortamının kurulumunu kolaylaştırdığından Docker kullanılması önerilir. Ayrıca bir ihtiyacı target hedef mimarisini anlamaya seçeneği.

Bir yardımcı senaryo vardır tensorflow/tools/ci_build/ci_build.sh önceden tanımlanmış Docker kabı kullanarak bir yapı komutu çağırmak için kullanılabilir. Bir Docker ana makinede üzerinde, birlikte bir yapı komutu çalıştırabilirsiniz container adı ve target aşağıdaki gibi isim.

tensorflow/tools/ci_build/ci_build.sh <container> \
  tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh <target>

Kullanılabilir Docker kapsayıcıları

Hedef Python yorumlayıcı sürümünüz için ARM çapraz oluşturma kapsayıcısını seçmeniz gerekir. İşte desteklenen kapsayıcıların listesi.

Konteyner Desteklenen Python sürümü
PI-PYTHON37 Python 3.7
PI-PYTHON38 Python 3.8
PI-PYTHON39 Python 3.9

Mevcut hedef adları

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh komut hedef mimarisi dışarı rakama bir hedef ad gerekir. İşte desteklenen hedeflerin listesi.

Hedef Hedef mimari Yorumlar
kol Neon ile ARMv7 VFP Raspberry Pi 3 ve 4 ile uyumlu
rpi0 ARMv6 Raspberry Pi Zero ile uyumlu
aar64 aarch64 (ARM 64-bit) Mercan Mendel Linux 4.0
İle Ahududu Pi Ubuntu Sunucu 20.04.01 LTS 64 bit
yerli İş istasyonunuz "-mnative" optimizasyonu ile oluşturulur
İş istasyonunuz Varsayılan hedef

Örnek oluşturma

İşte kullanabileceğiniz bazı örnek komutlar.

Python 3.7 için armhf hedefi

tensorflow/tools/ci_build/ci_build.sh PI-PYTHON37 \
  tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh armhf

Python 3.8 için aarch64 hedefi

tensorflow/tools/ci_build/ci_build.sh PI-PYTHON38 \
  tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh aarch64

Özel bir alet zinciri nasıl kullanılır?

Oluşturulan ikili dosyalar hedefinizle uyumlu değilse, kendi araç zincirinizi kullanmanız veya özel yapım bayrakları sağlamanız gerekir. (Kontrol Bu Bu durumda hedef ortamını anlamak için), değiştirmek gerekir tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh Kendi toolchain kullanmak. Araç zinciri komut için, aşağıdaki iki değişken tanımlar build_pip_package_with_cmake.sh komut.

Değişken Amaç örnek
ARMCC_PREFIX araç zinciri önekini tanımlar arm-linux-gnueabihf-
ARMCC_FLAGS derleme bayrakları -mart=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4