TensorFlow Lite Python Wheel パッケージの構築

このページでは、x86_64 およびさまざまな ARM デバイスの TensorFlow Lite tflite_runtime Python ライブラリを構築する方法について説明します。

次の手順は、Ubuntu 16.04.3 64-bit PC (AMD64)、macOS Catalina (x86_64)、および TensorFlow devel Docker イメージ tensorflow/tensorflow:devel でテストされています。

注意: この機能はバージョン 2.4 以降で利用できます。

前提条件

CMake をインストールし、TensorFlow ソースコードをコピーする必要があります。詳細については、CMake を使用した TensorFlow Lite の構築ページを参照してください。

ワークステーション用の PIP パッケージを構築するには、次のコマンドを実行できます。

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

注意: 複数の Python インタープリタがある場合は、PYTHON 変数を使用して、正確な Python バージョンを指定します。(現在は Python 3.7 以降がサポートされています。)

ARM クロスコンパイル

ARM クロスコンパイルでは、Docker を使用することをお勧めします。この方法では、クロスビルド環境の設定が簡単になります。また、target オプションを使用して、ターゲットアーキテクチャを指定する必要があります。

Makefile tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile にはヘルパーツールがあり、定義済みの Docker コンテナを使用して、ビルドコマンドを実行できます。Docker ホストコンピュータでは、次のようにビルドコマンドを実行できます。

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

注意: Python バージョン 3.7 以降がサポートされています。

使用可能なターゲット名

tensorflow/lite/tools/pip_package/build_pip_package_with_cmake.sh スクリプトでは、ターゲットアーキテクチャを識別するために、ターゲット名が必要です。サポートされているターゲットの一覧は次のとおりです。

構築の例

次に、使用できるコマンドの例をいくつか示します。

Python 3.7 の armhf ターゲット

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

Python 3.8 の aarch64 ターゲット

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

カスタムツールチェーンを使用する方法

生成されたバイナリがターゲットと互換性がない場合は、独自のツールチェーンを使用するか、ビルドフラグを指定する必要があります。(ターゲット環境を確認するには、こちらを参照してください。) この場合、独自のツールチェーンを使用するには、tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh を修正する必要があります。ツールチェーンスクリプトでは、build_pip_package_with_cmake.sh スクリプトの次の 2 つの変数が定義されます。

注意: ARMCC_FLAGS には Python ライブラリパスを含める必要があります。リファレンスについては、download_toolchains.sh を参照してください。