TF-Lite极简参考-环境搭建

TF-Lite极简参考-环境搭建

《TF-Lite极简参考-环境搭建》

  TensorFlow Lite 是移动端计算机视觉应用程序中的明星产品，同为Google研发的产品，由于其和安卓的深度契合，使该框架受众很广，谷歌也基于TF-Lite开发了很多应用，Mediapipe也是其中之一，非常推荐。本文记录了如何在Ubuntu系统以及RK3399以及Jetson系列产品如何搭建TF Lite环境。

Key Words：TF lite、Cpp环境搭建


Beijing, 2020

作者：RaySue

Code：https://github.com/RaySue/TF-Lite-Demo.git

Agile Pioneer  

支持

操作系统	iOS、Android、Linux
开发平台	ARM64、Raspberry Pi、iOS

Cpp依赖环境搭建

1. 下载源码：wget https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/master.zip

2. 安装相关依赖

   unzip master.zip
   cd ./tensorflow/lite/tools/make/
   
   安装tensorflow相关依赖
   ./tensorflow/lite/tools/make/download_dependencies.sh
   

3. 根据不同操作系统利用不同脚本安装

   # 在ARM64上运行：
   bash ./tensorflow/lite/tools/make/build_aarch64_lib.sh
   # 在普通Ubuntu上运行：
   bash ./tensorflow/lite/tools/make/build_lib.sh
   

4. 编译完成

   这会编译出一个静态库在：
   
   ./tensorflow/lite/tools/make/gen/aarch64_armv8-a/lib/libtensorflow-lite.a
   编译时可能会提示如下错误：
   
   /usr/bin/ld: 找不到 -lz collect2: error: ld returned 1 exit status
   运行下列命令安装zlib：
   
   sudo apt-get install zlib1g-dev
   

参考

https://tensorflow.google.cn/lite/guide/get_started