Ndërtoni paketën LiteRT Python Wheel

Kjo faqe përshkruan se si të ndërtohet biblioteka LiteRT tflite_runtime Python për x86_64 dhe pajisje të ndryshme ARM.

Udhëzimet e mëposhtme janë testuar në Ubuntu 16.04.3 64-bit PC (AMD64), macOS Catalina (x86_64) dhe TensorFlow Devel Docker image tensorflow/tensorflow:devel .

Parakushtet

Ju duhet të instaloni CMake dhe një kopje të kodit burimor TensorFlow. Ju lutemi kontrolloni faqen Build LiteRT me CMake për detaje.

Për të ndërtuar paketën PIP për stacionin tuaj të punës, mund të ekzekutoni komandat e mëposhtme.

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

Kompilimi i kryqëzuar ARM

Për përpilimin e kryqëzuar të ARM, rekomandohet përdorimi i Docker pasi e bën më të lehtë konfigurimin e mjedisit ndërtues. Gjithashtu ju nevojitet një opsion target për të kuptuar arkitekturën e synuar.

Ekziston një mjet ndihmës në Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile për të thirrur një komandë ndërtimi duke përdorur një kontejner Docker të paracaktuar. Në një makinë pritës Docker, mund të ekzekutoni një komandë ndërtimi si vijon.

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

Emrat e synimeve të disponueshme

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh ka nevojë për një emër objektiv për të kuptuar arkitekturën e synuar. Këtu është lista e objektivave të mbështetur.

Ndërtoni shembuj

Këtu janë disa komanda shembuj që mund të përdorni.

objektivi armhf për Python 3.7

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

objektivi aarch64 për Python 3.8

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

Si të përdorni një zinxhir mjetesh të personalizuara?

Nëse binarët e krijuar nuk janë të pajtueshëm me objektivin tuaj, ju duhet të përdorni zinxhirin tuaj të veglave ose të siguroni flamuj ndërtimi me porosi. (Kontrollojeni këtë për të kuptuar mjedisin tuaj të synuar) Në atë rast, ju duhet të modifikoni tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh për të përdorur zinxhirin tuaj të veglave. Skripti toolchain përcakton dy variablat e mëposhtëm për skriptin build_pip_package_with_cmake.sh .