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ARM ボード用の TesorFlow Lite を構築する

このページでは、ARM を基盤としたコンピュータ向けに TensorFlow Lite ライブラリを構築する方法を説明します。

TensorFlow Lite では 2 つのビルドシステムがサポートされていますが、それぞれのビルドシステムがサポートする機能は同一ではありません。次の表を参考に、適切なビルドシステムを選んでください。

機能	Bazel	CMake
事前定義済みツールチェーン	armhf、aarch64	armel、armhf、aarch64
カスタムツールチェーン	比較的使いにくい	使いやすい
セレクト TF 演算	サポート対象	サポート対象外
GPU デリゲート	Android のみ	OpenCL をサポートするすべてのプラットフォーム
XNNPack	サポート対象	サポート対象
Python Wheel	サポート対象	サポート対象
C API	サポート対象	サポート対象
C++ API	Bazel プロジェクトでサポート	CMake プロジェクトでサポート

CMake を使用した ARM のクロスコンパイル

CMake プロジェクトがある場合、またはカスタムツールチェーンを使用する場合は、CMake を使ってクロスコンパイルをじっこうすることが推奨されます。これを行うための「CMake を使用した TensorFlow Lite クロスコンパイル」というページが別途用意されています。

Bazel プロジェクトがある場合、または TF 演算を使用する場合は、Bazel ビルドシステムの使用が推奨されます。ARM32/64 共有ライブラリを構築するには、統合されている ARM GCC 8.3 ツールチェーンを Bazel を使用します。

注: 生成された共有ライブラリを実行するには、glibc 2.28 以降が必要です。

次の手順は、Ubuntu 16.04.3 64 ビット PC（AMD64）および TensorFlow devel Docker イメージ tensorflow/tensorflow:devel でテストされています。

TensorFlow Lite を Bazel とクロスコンパイルするには、次の手順に従います。

Bazel は TensorFlow の主なビルドシステムです。Bazel ビルドシステムの最新バージョンをインストールします。

注意: TensorFlow Docker イメージを使用している場合、Bazel はすでに利用可能です。

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git tensorflow_src

注意: TensorFlow Docker イメージを使用している場合、リポジトリは /tensorflow_src/ にあります。

bazel build --config=elinux_aarch64 -c opt //tensorflow/lite/c:libtensorflowlite_c.so

共有ライブラリは、bazel-bin/tensorflow/lite/c/libtensorflowlite_c.so にあります。

注意: elinux_armhf を 32bit ARM ハードフロートビルドに使用します。

詳細については、TensorFlow Lite C API ページをご覧ください。

bazel build --config=elinux_aarch64 -c opt //tensorflow/lite:libtensorflowlite.so

共有ライブラリは、bazel-bin/tensorflow/lite/libtensorflowlite.so にあります。

現在、必要なすべてのヘッダーファイルを抽出する簡単な方法はないため、TensorFlow リポジトリから tensorflow/lite/ にすべてのヘッダーファイルを含める必要があります。さらに、FlatBuffers および Abseil からのヘッダーファイルが必要になります。

ツールチェーンを使用してほかの Bazel ターゲットを構築することもできます。以下は有用なターゲットです。