为 AXC F2152 构建 LiteRT Python Wheel

上月 Google 宣布 TensorFlow Lite 更名为 LiteRT（链接文章）。现在将成为其重振 Edge 计算范式、配合 Google AI Edge 保持相关性的尝试一部分。

我已通过 PLCnext Store 应用为教育目的提供 TensorFlow Lite（连同 numpy 和 OpenCV）预打包方案（链接应用）。但应用限制用户使用预打包方案，即使他们想尝试完全不同的东西或包含其他库。

考虑到最近更新应用需刷新记忆，决定创建此帖解释如何为 AXC F 2152 交叉编译 TensorFlow Lite Runtime。

最后一步运行过程可能显得繁琐，因公开库不直接支持 AXC F 2152 处理器架构，故需交叉编译。

注意：此过程在以下环境测试：

注意 2：RAM 量保证交叉编译稳定且尽可能快。内存较少可能无法运行或耗时过长（我经验中达数小时）。

从想要编译的版本下载 TensorFlow 源码。https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/
解压到选定文件夹。下文用 "myfolder" 代指。
导航到 "/myfolder/tensorflow-2.XX.0/tensorflow/lite/tools/pip_package/Makefile" 中的 "Makefile"，修改基础镜像、Python 版本和 numpy 版本匹配系统。例：

导航到 "/myfolder/tensorflow-2.XX.0/tensorflow/lite/tools/cmake/download_toolchains.sh" 中的 "downloadtoolchains.sh"，修改 armhf 默认标志如图所示：

在 TensorFlow 文件夹 (/myfolder/tensorflow-2.XX.0) 内运行："make -C tensorflow/lite/tools/pip_package docker-build \ TENSORFLOW_TARGET=armhf PYTHON_VERSION=3.10"
警告：上一步过程可能耗时很长，请耐心等待。
过程完成后，从 "tensorflow-2.XX.0/tensorflow/lite/tools/pip_package/gen/tflite_pip/python3.10/dist" 取 Python wheel 传到控制器用 pip 安装。

提示：经验中此过程对 Python 3.9、3.10、3.11 和 2.14 至 2.16.2 版本有效。但 2.17 以上版本有 bug。我在 TensorFlow GitHub 仓库有开放 issue 可跟踪。希望后续版本修复。

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