如何交叉编译tensorflow

交叉编译 TensorFlow 可以让你在一个平台上构建 TensorFlow 库，然后在另一个平台上运行。以下是基本的步骤：

1. 从 TensorFlow 的源代码库中获取代码。

2. 安装交叉编译工具链。你需要针对目标平台和操作系统安装交叉编译工具链。通常，你可以从开发板的制造商或操作系统的发布者那里获得交叉编译工具链。

3. 配置 TensorFlow 构建。使用 `./configure` 命令配置 TensorFlow 构建。当被问及构建选项时，选择适合你的目标平台和操作系统的选项。例如，你需要指定目标平台的 CPU 架构、操作系统和交叉编译工具链的路径。

4. 构建 TensorFlow 库。使用 `bazel` 构建 TensorFlow 库。你需要指定目标平台的 CPU 架构和操作系统。例如，如果你正在构建 Raspberry Pi 上的 TensorFlow 库，则需要指定 CPU 架构为 ARM 和操作系统为 Linux。

5. 将 TensorFlow 库拷贝到目标平台上。将构建好的 TensorFlow 库拷贝到目标平台上，然后在目标平台上使用它。

需要注意的是，交叉编译 TensorFlow 可能会遇到一些问题，例如链接错误或二进制兼容性问题。因此，建议在官方文档中查看更具体的步骤和注意事项。

相关问题

ubuntu交叉编译tensorflow-lite

要在Ubuntu上进行交叉编译TensorFlow Lite，您需要：

1. 安装交叉编译工具链：您需要安装适合您目标平台的交叉编译工具链。例如，如果您的目标平台是ARMv7，则需要安装ARMv7交叉编译工具链。

2. 下载TensorFlow Lite源代码：您可以从TensorFlow官方GitHub存储库中获取TensorFlow Lite的源代码。

3. 构建TensorFlow Lite库：在交叉编译环境中，您需要使用CMake配置TensorFlow Lite，并使用交叉编译工具链构建库。

下面是一些更详细的步骤：

1. 安装交叉编译工具链

您需要安装适合您目标平台的交叉编译工具链。例如，如果您的目标平台是ARMv7，则需要安装ARMv7交叉编译工具链。您可以使用以下命令安装ARMv7交叉编译工具链：

sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf g++-arm-linux-gnueabihf

2. 下载TensorFlow Lite源代码

您可以从TensorFlow官方GitHub存储库中获取TensorFlow Lite的源代码。您可以使用以下命令克隆存储库：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

然后，切换到TensorFlow Lite分支：

cd tensorflow
git checkout -b v2.5.0-rc1 tensorflow/lite

3. 构建TensorFlow Lite库

在交叉编译环境中，您需要使用CMake配置TensorFlow Lite，并使用交叉编译工具链构建库。您可以使用以下命令配置CMake：

cd tensorflow/lite/tools/make/
./build_host_protoc.sh
make -f tensorflow/lite/tools/make/Makefile TARGET=pi3 -j 4

在上面的命令中，我们使用了pi3作为目标平台，您需要将其替换为您的目标平台。

如果一切顺利，您将在`tensorflow/lite/tools/make/gen/rpi_armv7l/bin/`目录下找到TensorFlow Lite库文件。

希望这可以帮助您成功地在Ubuntu上进行交叉编译TensorFlow Lite！

在ubuntu如何交叉编译tensorflow

要在Ubuntu上进行交叉编译TensorFlow，您需要以下工具和库：

1. 交叉编译工具链：您需要安装适用于您目标设备的交叉编译工具链，例如ARM架构的设备需要安装arm-linux-gnueabihf交叉编译工具链。

2. Bazel构建系统：TensorFlow使用Bazel构建系统进行构建，因此您需要在Ubuntu上安装Bazel。

3. TensorFlow依赖项：您需要在Ubuntu上安装TensorFlow所需的所有依赖项，包括Python、NumPy、SWIG等。

完成上述步骤后，您可以按照以下步骤在Ubuntu上交叉编译TensorFlow：

1. 设置交叉编译工具链的环境变量，例如：

export CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
export CXX=arm-linux-gnueabihf-g++

2. 克隆TensorFlow存储库并切换到所需的版本，例如：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r2.0

3. 使用Bazel构建系统配置TensorFlow构建环境，例如：

./configure

在配置期间，您需要提供有关目标设备的信息，例如架构、操作系统、交叉编译工具链路径等。

4. 使用Bazel构建系统编译TensorFlow，例如：

bazel build --config=opt --config=crosscompile //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

5. 构建完成后，您可以使用Bazel构建系统打包TensorFlow pip包，例如：

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

6. 将生成的pip包复制到目标设备上，并使用pip命令进行安装，例如：

pip install /path/to/tensorflow_pkg/tensorflow-version-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl

完成上述步骤后，您应该能够在目标设备上成功安装TensorFlow。