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Linux x86 环境下编译适用于 Linux x86 的库

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Original Source

.. role:: raw-html-m2r(raw) :format: html

Linux x86 环境下编译适用于 Linux x86 的库

简介

本文档旨在介绍如何在 x86 Linux 操作系统环境下编译 Paddle Lite 源码,生成目标硬件为 x86 Linux 的预测库。

..

说明:

  • 通常情况下,你不需要自行从源码构建编译包,优先推荐\ 下载 Paddle Lite 官方发布的预编译包 <../quick_start/release_lib.html>_\ ,可满足一部分场景的需求。如果官方发布的编译包未覆盖你的场景,或者需要修改Paddle Lite源代码,则可参考本文构建。

  • 本文介绍的编译方法只适用于 Paddle Lite v2.6 及以上版本。v2.3 及之前版本请参考\ release/v2.3 源码编译方法 <./v2.3_compile.html>_\ 。

在该场景下 Paddle Lite 已验证的软硬件配置如下表所示:

.. list-table:: :header-rows: 1

    • Host 环境
    • 目标硬件环境
    • x86 Linux
    • CPU x86_32/64 :raw-html-m2r: Huawei Ascend NPU :raw-html-m2r: Kunlunxin XPU :raw-html-m2r: OpenCL :raw-html-m2r: 注:查询以上芯片支持的具体型号,可参考\ 支持硬件列表 <../quick_start/support_hardware.html>_\ 章节。

准备编译环境

环境要求 ^^^^^^^^

  • gcc、g++ == 8.2.0
  • CMake >= 3.10
  • git、make、wget、python

环境安装命令 ^^^^^^^^^^^^

以 Ubuntu 为例介绍安装命令。其它 Linux 发行版安装步骤类似,在此不再赘述。 注意需要 root 用户权限执行如下命令。

.. code-block:: shell

1. 安装 gcc g++ git make wget python unzip curl等基础软件

apt update apt-get install -y --no-install-recommends
gcc g++ git make wget python unzip curl

2. 安装 CMake,以下命令以 3.10.3 版本为例,其他版本步骤类似。

wget -c https://mms-res.cdn.bcebos.com/cmake-3.10.3-Linux-x86_64.tar.gz &&
tar xzf cmake-3.10.3-Linux-x86_64.tar.gz &&
mv cmake-3.10.3-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.10 &&
ln -s /opt/cmake-3.10/bin/cmake /usr/bin/cmake &&
ln -s /opt/cmake-3.10/bin/ccmake /usr/bin/ccmake

了解基础编译参数

Paddle Lite 仓库中\ ./lite/tools/build_linux.sh\ 脚本文件用于构建 linux 版本的编译包,通过修改\ build_linux.sh\ 脚本文件中的参数,可满足不同场景编译包的构建需求,常用的基础编译参数如下表所示: 有特殊硬件需求的编译参数见后文。

.. list-table:: :header-rows: 1

    • 参数
    • 说明
    • 可选范围
    • 默认值
    • arch
    • 目标硬件的架构版本
    • armv8 / armv7hf / armv7 / x86
    • armv8
    • toolchain
    • C++语言的编译器工具链
    • gcc / clang
    • gcc
    • with_python
    • 是否包含 python 编译包,目标应用程序是 python 语言时需配置为 ON
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_cv
    • 是否将 cv 函数加入编译包中
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_log
    • 是否在执行过程打印日志
    • OFF / ON
    • ON
    • with_exception
    • 是否开启 C++ 异常
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_extra
    • 是否编译完整算子(见\ 支持算子 <../quick_start/support_operation_list.html>_\ 一节)
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_profile
    • 是否打开执行耗时分析
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_precision_profile
    • 是否打开逐层精度结果分析
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_static_mkl
    • 是否编译静态链接的 MKL 库,否则为动态链接(目标 os 架构为 x86 时可以选择是否开启)
    • OFF / ON
    • OFF
    • with_avx
    • 是否使用 AVX/SSE 指令对 X86 Kernel 进行加速(目标 os 架构为 x86 时可以选择是否开启)
    • OFF / ON
    • ON
    • with_opencl
    • 是否编译支持 OpenCL 的预测库
    • OFF / ON
    • OFF

编译步骤

.. code-block:: shell

下载 Paddle Lite 源码并切换到发布分支,如 develop

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git cd Paddle-Lite && git checkout develop

(可选) 删除 third-party 目录,编译脚本会自动从国内 CDN 下载第三方库文件

rm -rf third-party

./lite/tools/build_linux.sh --arch=x86

..

说明: 编译过程中,如出现源码编译耗时过长,通常是第三方库下载过慢或失败导致。请在完成 Paddle Lite 源码下载后,删除本地仓库根目录下的 third-party 目录,编译脚本会自动下载存储于国内 CDN 的第三方依赖文件压缩包,节省从 GitHub repo 同步第三方库的时间。

验证编译结果

如果按\ ./lite/tools/build_linux.sh --arch=x86\ 中的默认参数执行,成功后会在 Paddle-Lite/build.lite.linux.x86.gcc/inference_lite_lib/ 生成 Paddle Lite 编译包,文件目录如下。

.. code-block:: shell

inference_lite_lib/ ├── bin │   └── test_model_bin 可执行工具文件 ├── cxx C++ 预测库和头文件 │ ├── include C++ 头文件 │ │ ├── paddle_api.h │ │ ├── paddle_lite_factory_helper.h │ │ ├── paddle_place.h │ │ ├── paddle_use_kernels.h │ │ ├── paddle_use_ops.h │ │ └── paddle_use_passes.h │ └── lib C++ 预测库 │ ├── libpaddle_api_light_bundled.a C++ light_api 静态库 │ ├── libpaddle_api_full_bundled.a C++ full_api 静态库 │ ├── libpaddle_light_api_shared.so C++ light_api 动态库 │ └── libpaddle_full_api_shared.so C++ full_api 动态库 │ └── demo C++ │ └── cxx C++ 预测库 demo └── third_party │ └── mklml 依赖的第三方加速库 Intel(R) MKL │ ├── include
│ └── lib
│ ├── libiomp5.so │ ├── libmklml_gnu.so │ └── libmklml_intel.so

多设备支持

.. include:: include/multi_device_support/opencl.rst

.. include:: include/multi_device_support/kunlunxin_xpu.rst

.. include:: include/multi_device_support/nnadapter_support_introduction.rst

.. include:: include/multi_device_support/nnadapter_support_huawei_ascend_npu.rst