构建 TensorFlow Lite Python Wheel 包

本页介绍如何为 x86_64 和各种 ARM 设备构建 TensorFlow Lite tflite_runtime Python 库。

以下说明已在 Ubuntu 16.04.3 64 位 PC (AMD64) 、macOS Catalina (x86_64) 和 TensorFlow devel Docker 镜像 tensorflow/tensorflow:devel 上测试。

先决条件

您需要安装 CMake 并拥有 TensorFlow 源代码副本。有关详细信息，请查看 使用 CMake 构建 TensorFlow Lite 页面。

要为您的工作站构建 PIP 包，您可以运行以下命令。

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

ARM 交叉编译

对于 ARM 交叉编译，建议使用 Docker，因为它可以更轻松地设置交叉构建环境。您还需要一个 target 选项来确定目标架构。

Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile 中有一个辅助工具可用于使用预定义的 Docker 容器调用构建命令。在 Docker 主机上，您可以运行以下构建命令。

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

可用目标名称

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh 脚本需要一个目标名称来确定目标架构。以下是支持的目标列表。

构建示例

以下是一些您可以使用的示例命令。

适用于 Python 3.7 的 armhf 目标

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

适用于 Python 3.8 的 aarch64 目标

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

如何使用自定义工具链？

如果生成的二进制文件与您的目标不兼容，您需要使用自己的工具链或提供自定义构建标志。（查看 此 页面了解您的目标环境）在这种情况下，您需要修改 tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh 以使用您自己的工具链。工具链脚本为 build_pip_package_with_cmake.sh 脚本定义了以下两个变量。