用于 ARM 的 tensorflow 的 Bazel 交叉编译失败

Question

我正在尝试构建 tensorflow 以在 Zynq，特别是 Z7020 上运行。我在板上运行 petalinux 和 python 3.4.9。尝试按照此处找到的说明构建张量流时：[https://www.tensorflow.org/install/install_raspbian#cross-compiling_from_sources] 请注意，petalinux 和 raspbian 都是 Debian 衍生产品，Z7020 具有与 raspberry-pi 0 和 1 系列板相同的 CortexA9 内核。

我正在尝试在 Ubuntu 16.04 主机上构建。我用来构建的命令是：

sudo CI_DOCKER_EXTRA_PARAMS="-e CI_BUILD_PYTHON=python3 -e CROSSTOOL_PYTHON_INCLUDE=/home/rklein/Python-3.4.9/Include" tensorflow/tools/ci_build/ci_build.sh PI-PYTHON3 tensorflow/tools/ci_build/pi/build_raspberry_pi.sh PI_ONE

Bazel 搅动了大约 2 小时，然后返回以下错误消息：

    /home/rklein/tensorflow/bazel-ci_build-cache/.cache/bazel/_bazel_root/eab0--lots of hex digits--85e8/external/arm_compiler/bin/arm-linux-gnueablhf-gcc --lots of options

    In file included from /usr/include/python2.7/Python.h:8:0, from ./tensorflow/python/lib/core/bfloat16.h:19, 
                     from tensorflow/python/lib/core/bfloat16.h:18:
                     from /usr/include/python2.7/pyconfig.h:13:54: 
    fatal error: arm-linux-gnueabihf/python2.7/pyconfig.h: No such file or directory
    #include <arm-linux-gnueabihf/python2.7/pyconfig.h>
                                                       ^
    compilation terminated.

告诉 Bazel 使用 python3 需要哪些设置？请注意，主机上没有 /usr/include/python2.7 目录，所以我怀疑巴塞尔在幕后做了一些巫术。命令

find ~ -name python2.7

空出来的。

我已尝试尽可能多地阅读 Bazel，但文档似乎很精简 - 任何好的参考资料将不胜感激。

Answer 1

我无法帮助您解决错误消息（或完全是 Bazel）。但是，我将 TensorFlow 安装在具有 Petalinux 内核和 Ubuntu (arm64) 根文件系统的 Xilinx Zynq Ultrascale+ 上。它不是完全相同的芯片（但安装过程应该相似）。我没有自己构建 TensorFlow，而是使用了tensorflow-on-arm 项目提供的包。也许我的经验对其他人运行 TensorFlow 会有所帮助：

1. 您需要一个正常工作的操作系统（Xilinx 有这方面的文档）。根据您的芯片，您需要 32 (armhf) 或 64 位 (arm64) rootfs。我使用的是 Ubuntu rootfs，所以我可以使用 apt-install。

2. 您需要安装一些依赖项。我按照tensorflow-on-arm 项目的说明进行操作。
   apt-get install openjdk-8-jdk automake autoconf curl zip unzip libtool swig libpng12-dev zlib1g-dev pkg-config git g++ wget xz-utils

3. 您还需要 Python（请务必安装 Python v3.5 - 而不是 Python v3.6 等）。
   apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-mock

4. 我还需要安装两个未列出的软件包。
   apt-get install cython3 libhdf5-dev

5. 安装一些 pip3 包（您可能希望在虚拟环境中安装这些包并更新 pip3）。
   pip3 install -U --user keras_applications==1.0.5 --no-deps
pip3 install -U --user keras_preprocessing==1.0.3 --no-deps
pip3 install -U --user numpy grpcio h5py

6. 现在您应该下载 TensorFlow pip 包。 Releases 下列出了不同的软件包。我为 Python v3.5 和 arm64 / aarch64 选择了 TensorFlow v.1.12。
   wget https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases/download/v1.12.0/tensorflow-1.12.0-cp35-none-linux_aarch64.whl

7. 现在您可以使用 pip3 安装该软件包。
   pip3 install -U --user tensorflow-1.12.0*

我希望它对你有用！