android 编译tensorflowlite.so

本文详细介绍了如何使用Bazel编译TensorFlow Lite库,以便在Android平台上使用。包括设置环境、修改WORKSPACE和BUILD文件,以及具体的编译命令。适合希望在移动端部署机器学习模型的开发者。

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为android 编译tensorflowlite.so

https://www.tensorflow.org/lite

#本文记录 更新时间2019-06-29
# tensorflow 安装时间 去github 下载当时最新的...应该是2.x
# 看完很多博客,说是 最好用 bazel 编译... 要是 你CMake (可以的话,完全是没有问题的...)

1.第一次安装tensorflow的时间,应该是2019-03-01或者更早..(不记得了具体日期了),这里有坑,我说不上来...

2.我找到了这博客,A.修改WORKSPACE B. 在lite/BUILD中增加内容

url

3.用之前的tensorflow版本,编译总是错误...原因也不知道..没有深入研究...
有几点可以明确:
A.在tensorflow 根目录下的WORKSPACE ,前面13行 是下载什么文件...
B.我当时编译使用的bazel version :0.26.1
C.贴出 编译出来的so 脚本:

bazel build --cxxopt='--std=c++11' //tensorflow/lite:libtensorflowlite.so \
--crosstool_top=//external:android/crosstool \
--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain \
--cpu=arm64-v8a --verbose_failures \
--incompatible_bzl_disallow_load_after_statement=false

4.---附上bazel---
A.什么是bazel

https://docs.bazel.build/versions/0.26.0/bazel-overview.html

B.地址

https://github.com/bazelbuild/bazel/releases

### TensorFlow Lite 交叉编译指南 TensorFlow Lite 是一种轻量级的机器学习框架,专为移动设备和嵌入式系统设计。为了在 ARM 平台(如树莓派或其他基于 ARM 的硬件)上部署模型,通常需要进行交叉编译。以下是针对 TensorFlow Lite 交叉编译的相关说明: #### 1. 准备工作 确保开发环境中已安装必要的工具链和依赖项。这包括但不限于 CMake、Bazel 和目标平台的交叉编译器。对于 ARM 架构的目标设备,推荐使用 `aarch64-linux-gnu` 工具链。 - 安装基础依赖: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ build-essential \ cmake \ git \ wget \ unzip \ python3-dev \ python3-pip ``` - 下载并配置交叉编译工具链[^4]: ```bash wget https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu-a/9.2-2019.12/binrel/gcc-arm-9.2-2019.12-x86_64-aarch64-none-linux-gnu.tar.xz tar xf gcc-arm-9.2-2019.12-x86_64-aarch64-none-linux-gnu.tar.xz -C /opt/ export PATH=/opt/gcc-arm-9.2-2019.12-x86_64-aarch64-none-linux-gnu/bin:$PATH ``` #### 2. 获取 TensorFlow 源码 克隆 TensorFlow Git 仓库,并切换至支持 TensorFlow Lite 的版本(例如 v2.3.1)。此操作可以通过以下命令完成: ```bash git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow git checkout tags/v2.3.1 ``` #### 3. 配置交叉编译环境 创建一个自定义工具链文件用于描述交叉编译器路径和其他必要参数。例如,可以命名为 `toolchain.cmake`: ```cmake set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux) set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR aarch64) set(CMAKE_C_COMPILER aarch64-linux-gnu-gcc) set(CMAKE_CXX_COMPILER aarch64-linux-gnu-g++) set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER) set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY) set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY) set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PACKAGE ONLY) ``` 随后,在构建过程中传递该工具链文件给 CMake。 #### 4. 使用 Bazel 或 CMake 进行交叉编译 ##### 方法一:通过 Bazel 跨平台编译 如果选择使用 Bazel 来执行交叉编译,则需调整 `.bazelrc` 文件中的配置以适配目标架构。具体步骤如下: ```bash echo "build --crosstool_top=@local_config_arm_compiler//:toolchain" >> ~/.tf_configure_bazelrc echo "build --cpu=armeabi-v7a" >> ~/.tf_configure_bazelrc ``` 接着运行标准的 Bazel 命令来生成动态链接库或静态库[^3]: ```bash bazel build --config=opt //tensorflow/lite:libtensorflowlite.so ``` ##### 方法二:借助 CMake 实现更灵活控制 另一种方式是利用 CMake 执行手动配置与构建流程。这种方法允许开发者更加精细地定制化选项。示例脚本如下所示: ```bash mkdir -p tflite_build && cd tflite_build cmake .. \ -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain.cmake \ -DTFLITE_ENABLE_RUY=ON \ -DTFLITE_WITH_XNNPACK=OFF \ -DANDROID_ABI="arm64-v8a" make -j$(nproc) ``` 以上两种方法均可实现 TensorFlow Lite 对于 ARM 设备的支持,但实际应用中可能还需要额外考虑特定硬件加速单元(比如 GPU 或 NPU)所需的驱动程序及其集成问题[^1]。 --- ### 总结 综上所述,无论是采用 Bazel 自动化的解决方案还是依靠 CMake 提供的高度可配置能力,都可以顺利完成 TensorFlow Lite 向 ARM 架构迁移的任务。然而需要注意的是整个过程涉及较多细节处理,尤其是当引入第三方扩展组件时更是如此。
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