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Compile o pacote Wheel do Python do TensorFlow Lite
Esta página descreve como compilar a biblioteca do Python tflite_runtime do TensorFlow Lite para dispositivos x86_64 e diversos dispositivos ARM.
As instruções abaixo foram testadas em um PC (AMD64) com Ubuntu 16.04.3 de 64 bits, macOS Catalina (x86_64) e imagem devel docker do TensorFlow tensorflow/tensorflow:devel.
Observação: esse recurso está disponível a partir a versão 2.4.
Pré-requisitos
Você precisa instalar o CMake e de uma cópia do código fonte do TensorFlow. Confira mais detalhes na página Compile o TensorFlow Lite com o CMake.
Para compilar o pacote PIP para sua estação de trabalho, você pode executar os seguintes comandos:
Observação: se você tiver vários interpretadores do Python disponíveis, especifique a versão do Python exata pela variável PYTHON (atualmente, há suporte ao Python 3.7 e superiores).
Compilação cruzada para ARM
No caso de compilação cruzada para ARM, recomenda-se usar o Docker, pois facilita a configuração do ambiente de compilação cruzada. Além disso, você precisa de uma opção target para descobrir a arquitetura alvo.
Existe uma ferramenta helper no Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile disponível para invocar um comando de compilação usando um container Docker predefinido. Em uma máquina host Docker, você pode executar um comando de compilação da seguinte forma:
Observação: há suporte ao Python versão 3.7 e superiores.
Nomes de alvos disponíveis
O script tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh requer um nome de alvo para descobrir a arquitetura alvo. Veja a lista de alvos com suporte:
| Alvo | Arquitetura alvo | Comentários |
|---|---|---|
| armhf | ARMv7 VFP com Neon | Compatível com Raspberry Pi 3 e 4 |
| rpi0 | ARMv6 | Compatível com Raspberry Pi Zero |
| aarch64 | aarch64 (ARM de 64 bits) | Coral Mendel Linux 4.0 Raspberry Pi com Ubuntu Server 20.04.01 LTS de 64 bits |
| native | Sua estação de trabalho | Compila com a otimização "-mnative" |
| Sua estação de trabalho | Alvo padrão |
Exemplos de builds
Veja alguns comandos que você pode usar.
Alvo armhf para Python 3.7
Alvo aarch64 para Python 3.8
Como usar uma toolchain personalizada?
Se os binários gerados não forem compatíveis com seu alvo, você precisa usar sua própria toolchain e fornecer sinalizadores de compilação personalizados (confira aqui para entender seu ambiente alvo). Nesse caso, você precisa modificar tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh para usar sua própria toolchain. O script da toolchain define as duas variáveis abaixo para o script build_pip_package_with_cmake.sh.
| Variável | Finalidade | Exemplo |
|---|---|---|
ARMCC_PREFIX | Define o prefixo da toolchain | arm-linux-gnueabihf- |
ARMCC_FLAGS | Sinalizadores de compilação | -march=armv7-a -mfpu=neon-vfpv4 |
Observação: pode ser que ARMCC_FLAGS precise conter o caminho de inclusão da biblioteca do Python. Confira a referência em download_toolchains.sh.