AXC F2152向けLiteRT Python Wheelのビルド方法

先月、GoogleがTensorFlow LiteをLiteRTにリブランディング/名称変更したことを発表しました（記事へのリンク）。これは、Google AI Edgeとしてエッジ コンピューティング パラダイムで関連性を維持しようとする刷新された試みの一部となります。

私はすでに、TensorFlow Lite（numpyとOpenCVとともに）を教育目的でPLCnext Storeのアプリとして提供していました（アプリへのリンク）。しかし、このアプリではユーザーが事前にパッケージされたソリューションの使用に制限され、完全に異なることを試したり、他のライブラリを含めたりすることができません。

最近アプリを更新して記憶をリフレッシュする必要があったため、この投稿を作成し、AXC F 2152向けにTensorFlow Lite Runtimeをクロスコンパイルする方法を説明することにしました。

最後のステップの実行プロセスは、公開されているライブラリがAXC F 2152のプロセッサ アーキテクチャを直接サポートしていないため、クロスコンパイルが必要であることから、かなり複雑に見えるかもしれません。

注記: この手順は以下でテスト済みです：

• 仮想化されたUBUNTU 22.04ターミナル。
• 仮想マシンは27GBのRAMとさらに16GBのスワップファイルを持ち（クロスコンパイルプロセスにとって非常に重要）、24コアで実行。
• 32GB RAM、Core i7-12850HXプロセッサのホストマシン。

注記 2: RAMの量により、クロスコンパイルを安定して可能な限り高速に実行できます。RAMが少ないセットアップでは、クロスコンパイルプロセスを実行できないか、非常に長い時間（私の経験では数時間）かかる可能性があります。

1. コンパイルしたいバージョンのTensorFlowソースコードをダウンロードします。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/
2. 任意のフォルダに内容を展開します。以下のエントリでは「myfolder」を使用します。
3. /myfolder/tensorflow-2.XX.0/tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile内の「Makefile」に移動し、ベース イメージ、Pythonバージョン、numpyバージョンをお使いのシステムに合わせて変更します。例：

4. /myfolder/tensorflow-2.XX.0/tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh内の「downloadtoolchains.sh」に移動し、armhf用のデフォルト フラグを以下のように変更します：

5. TensorFlowフォルダ（/myfolder/tensorflow-2.XX.0）内から、以下のコマンドを実行します: "make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \ TENSORFLOW_TARGET=armhf PYTHON_VERSION=3.10"
6. 警告: 前のステップのプロセスには非常に長い時間がかかる場合があります。忍耐強くお待ちください。
7. プロセス完了後、tensorflow-2.XX.0/tensorflow/lite/tools/pip_package/gen/tflite_pip/python3.10/distからPython wheelを取得し、コントローラに転送してpipでインストールします。

注意: 私の経験では、このプロセスはPython 3.9、3.10、3.11およびリリース2.14から2.16.2までで機能します。しかし、バージョン2.17以降のリリースにはバグがあります。TensorFlowのGitHubリポジトリでオープンなイシューがあり、こちらで追跡できます。今後のリリースで解決されることを期待しています。

注記：

Makers Blogは、Phoenix Contactによってテストまたはレビューされていないコミュニティ メンバーのアプリケーションとユーザー ストーリーを紹介しています。自己責任でご利用ください。