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Tensorflow-bin

适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能

提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。

Tensorflow-bin 项目介绍

Tensorflow-bin 是一个预构建的二进制项目,主要用于在 RaspberryPi 设备上运行并启用 Tensorflow Lite。该项目在 RaspberryPi 的 64 位操作系统正式发布后,停止了对 armhf 的 Wheel 文件构建。对于需要 armhf 版本的用户,可以选择使用 TensorflowLite-bin 项目。

项目特性

  • 支持 XNNPACK 算法,提供更高效的设备推理性能。
  • 支持 Python API 包,兼容不同的 RaspberryPi 设备和操作系统版本,包括 Raspbian、Debian 和 Ubuntu。

支持的设备和配置

该项目支持在多个 RaspberryPi 设备上运行,包括 RaspberryPi 3、4 和 Pi Zero,各大操作系统如 Raspbian、Debian 和 Ubuntu 也被涵盖。不同版本的 Python(如 3.5.3、3.7.3、3.8.2 等)均可用于不同的体系架构(如 armv7l、aarch64)。

二进制文件类型

  • 提供对 Python 2.x 和 3.x 的支持,兼容 Tensorflow 1.15.0 和 Tensorflow v2。
  • 提供 Flex Delegate(虽然已停止支持)、XNNPACK 和其他功能的支持。

使用说明

Python 3.x 和 Tensorflow v1 系列安装示例

用户可以按照提供的示例指令,通过命令行安装所需的依赖项,并下载和安装 Tensorflow 1.15.0 Wheel 文件。

Python 3.x 和 Tensorflow v2 系列安装示例

对于希望使用 Tensorflow v2 的用户,可以按照提供的命令步骤升级和安装相关的软件包,同时安装 Tensorflow 最新版。

操作验证

提供了详细的命令与示例代码,用户可以在 Tensorflow 环境下运行 Python 脚本进行验证。此外,还提供了多线程环境配置的测试命令,以验证其性能。

构建参数

在不同版本的 Tensorflow 构建中,项目提供了各配置的详细信息,从 Python 版本的要求到具体的编译参数设置。对于需要自行编译的开发者,文档中提供了完整的参考指南。

总结

Tensorflow-bin 项目为 RaspberryPi 用户提供了简化的 Tensorflow Lite 使用体验,通过强大的预构建包及详尽的说明文件,用户可以快速在其设备上部署深度学习推理应用。对于不同需求的用户,该项目提供了灵活的配置选项和强大的功能支持,是 RaspberryPi 深度学习应用开发的理想选择。

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