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c++ - 如何将 TensorFlow Lite 构建为静态库并从单独的 (CMake) 项目链接到它？

coder 2024-02-19 原文

我已经成功构建了一个运行 TF Lite 的简单 C++ 应用程序通过将我的源代码添加到 tensorflow/lite/examples 来建模，类似于 the official C++ TF guide建议完整的 TF。现在我想将它构建为一个单独的项目(共享库)，静态链接到 TF Lite 并使用 CMake 作为构建系统。

我尝试将自定义目标添加到我的 CMakeLists.txt，这将使用 Bazel 构建 TF Lite:

set(TENSORFLOW_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/thirdparty/tensorflow)
add_custom_target(TFLite
    COMMAND bazel build //tensorflow/lite:framework
    COMMAND bazel build //tensorflow/lite/kernels:builtin_ops
    WORKING_DIRECTORY ${TENSORFLOW_DIR})

我选择那些 Bazel 目标是因为 tensorflow/lite/examples/minimal 中的 BUILD 文件将它们作为依赖项，它们在我构建时为我工作 我在 TF 仓库中使用 Bazel 的代码。不确定这是否足够。

然后我手动收集包含目录(带有丑陋的临时硬编码路径)和库:

set(TFLite_INCLUDES
    ${TENSORFLOW_DIR}
    ~/.cache/bazel/_bazel_azymohliad/ec8567b83922796adb8477fcbb00a36a/external/flatbuffers/include)

set(TFLite_LIBS
    ${TENSORFLOW_DIR}/bazel-bin/tensorflow/lite/libframework.pic.a)
    
target_include_directories(MyLib ... PRIVATE ... ${TFLite_INCLUDES})
target_link_libraries(MyLib ... ${TFLite_LIBS})

通过这种配置，我在链接期间得到了很多对 TFLite 内容的 undefined reference 。我检查了 nm 并且 libframework.pic.a 中确实缺少这些符号，我在 Bazel 的各种 .o 文件中找到了其中一些输出。手动选择所有这些 .o 文件似乎是错误的。

那么，是否可以像我尝试的那样从 CMake 很好地链接到 TF Lite？也许有一些神奇的 bazel query include_dirs(//tensorflow/lite:framework) 命令会给我所有必要的包含目录的路径，以及一个类似的库链接命令，这样我就可以将此信息传递给 CMake？

最佳答案

我最终为 CMake 的 target_link_libraries 手动列出了所有必要的 TFLite 对象文件。 (在 TFLite_LIBS 中)并且有效。

我使用了一个简单的 shell 脚本来获取必要的目标文件列表。 首先，我将构建日志中所有 undefined reference 收集到一个 bash 数组中，如下所示:

SYMBOLS=(\
    'tflite::CombineHashes('\
    'tflite::IsFlexOp('\
    'tflite::ConvertArrayToTfLiteIntArray('\
    'tflite::EqualArrayAndTfLiteIntArray('\
    ...
    'tflite::ConvertVectorToTfLiteIntArray(')

然后对于该数组中的每个符号，我遍历了每个 *.o bazel 构建输出中的文件:

for SYMBOL in $SYMBOLS[@]; do
    for OBJ in $(find -L /path/to/tensorflow/bazel-bin/ -name '*.o'); do
        nm -C $OBJ | grep "T $SYMBOL" > /dev/null && echo $OBJ
    done
done | sort | uniq

并将输出添加到 TFLite_LIBS在 CMake 中(当然有正确的路径前缀)。之后，我得到了一个新的 undefined reference 部分，但经过几次迭代后，它解决了所有问题。

也许我还可以从 *-params 获得完整的依赖项列表文件来 self 最初的树内构建，但快速检查显示它有一些多余的项目，脚本只收集了必要的项目。

对于包含位置，我用 ${TENSORFLOW_DIR}/bazel-tensorflow/external/flatbuffers/include/ 替换了 bazel 缓存中 FlatBuffers 的硬编码路径。 .谢谢jdehesa提示。

更新:
全包式 TF Lite 静态库的本地构建可以非常类似于 RPi 的官方构建说明。 , iOS或 ARM64使用普通的旧品牌:
1. ./tensorflow/lite/tools/make/download_dependencies.sh
2. make -f tensorflow/lite/tools/make/Makefile

输出库将存储为<tensorflow-root>/tensorflow/lite/tools/make/gen/<platform>/lib/libtensorflow-lite.a .带有 header 的外部依赖项将进入 <tensorflow-root>/tensorflow/tensorflow/lite/tools/make/downloads (例如 flatbuffers header 在 <tensorflow-root>/tensorflow/tensorflow/lite/tools/make/downloads/flatbuffers/include 中)。

指南没有提到可以直接调用make。有针对不同交叉编译目标的包装器脚本，它们只需设置适当的变量并运行 make。但默认情况下 make 只会进行原生构建。此 make 调用可以作为自定义命令添加到 CMakeLists.txt 中.

关于c++ - 如何将 TensorFlow Lite 构建为静态库并从单独的 (CMake) 项目链接到它？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55125977/

TensorFlowampcodelitec++cmakebazeltensorflow-lite

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