# 构建iOS平台上的PaddlePaddle库 交叉编译iOS平台上适用的PaddlePaddle库,需要在MacOS系统上进行。本文的将介绍在MacOS上,从源码交叉编译iOS平台上适用的PaddlePaddle库。 ## 准备交叉编译环境 Apple官方为iOS开发提供了完整的交叉编译工具和集成开发环境,用户从App Store下载安装Xcode即可。也可自行前往官网下载,[Xcode](https://developer.apple.com/cn/xcode/)。安装完成之后,可在命令行执行`xcodebuild -version`,判断是否安装成功。 ```bash $ xcodebuild -version Xcode 9.0 Build version 9A235 ``` ## 配置交叉编译参数 PaddlePaddle为交叉编译提供了工具链配置文档[cmake/cross_compiling/ios.cmake](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/cmake/cross_compiling/ios.cmake),以提供一些默认的编译器和编译参数配置。 交叉编译iOS版本的PaddlePaddle库时,有一些必须配置的参数: - `CMAKE_SYSTEM_NAME`,CMake编译的目标平台,必须设置为`iOS`。在设置`CMAKE_SYSTEM_NAME=iOS`后,PaddlePaddle的CMake系统会自动编译所有的第三方依赖库,并且强制设置一些PaddlePaddle参数的值(`WITH_C_API=ON`、`WITH_GPU=OFF`、`WITH_AVX=OFF`、`WITH_PYTHON=OFF`、`WITH_RDMA=OFF`)。 - `WITH_C_API`,是否编译C-API预测库,必须设置为ON。在iOS平台上只支持使用C-API来预测。 - `WITH_SWIG_PY`,必须设置为ON。在iOS平台上不支持通过swig调用来训练或者预测。 iOS平台可选配置参数: - `IOS_PLATFORM`,可设置为`OS/SIMULATOR`,默认值为`OS`。 - `OS`,构建目标为`arm`架构的iPhone或者iPad等物理设备。 - `SIMULATOR`,构建目标为`x86`架构的模拟器平台。 - `IOS_ARCH`,目标架构。针对不同的`IOS_PLATFORM`,可设置的目标架构如下表所示:
IOS_PLATFORM IOS_ARCH
OS armv7, armv7s, arm64 (默认)
SIMULATOR i386, x86_64 (默认)
- `IOS_DEPLOYMENT_TARGET`,最小的iOS部署版本,默认值为`7.0`。 - `IOS_ENABLE_BITCODE`,是否使能[Bitcode](https://developer.apple.com/library/content/documentation/IDEs/Conceptual/AppDistributionGuide/AppThinning/AppThinning.html#//apple_ref/doc/uid/TP40012582-CH35-SW3),可设置`ON/OFF`,默认值为`ON`。 - `IOS_USE_VECLIB_FOR_BLAS`,是否使用[vecLib](https://developer.apple.com/documentation/accelerate/veclib)框架进行BLAS矩阵计算,可设置`ON/OFF`,默认值为`OFF`。 - `IOS_DEVELOPMENT_ROOT`,`Developer`目录,可显式指定为`/path/to/platform/Developer`。若未显式指定,PaddlePaddle将会根据`IOS_PLATFORM`自动选择`Xcode`对应`platform`的`Developer`目录。 - `IOS_SDK_ROOT`,所使用`SDK`的根目录,可显式指定为`/path/to/platform/Developer/SDKs/SDK`。若未显式指定,PaddlePaddle将会自动选择`IOS_DEVELOPMENT_ROOT`目录下最新的`SDK`版本。 其他配置参数: - `USE_EIGEN_FOR_BLAS`,是否使用Eigen库进行矩阵计算,在`IOS_USE_VECLIB_FOR_BLAS=OFF`时有效。可设置`ON/OFF`,默认值为`OFF`。 - `HOST_C/CXX_COMPILER`,宿主机的C/C++编译器。默认值为环境变量`CC/CXX`的值;若环境变量`CC/CXX`未设置,则使用`cc/c++`编译器。 常用的cmake配置如下: ```bash cmake -DCMAKE_SYSTEM_NAME=iOS \ -DIOS_PLATFORM=OS \ -DIOS_ARCH="arm64" \ -DIOS_ENABLE_BITCODE=ON \ -DIOS_USE_VECLIB_FOR_BLAS=ON \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/path/to/install \ -DWITH_C_API=ON \ -DWITH_TESTING=OFF \ -DWITH_SWIG_PY=OFF \ .. ``` ```bash cmake -DCMAKE_SYSTEM_NAME=iOS \ -DIOS_PLATFORM=SIMULATOR \ -DIOS_ARCH="x86_64" \ -DIOS_USE_VECLIB_FOR_BLAS=ON \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/path/to/install \ -DWITH_C_API=ON \ -DWITH_TESTING=OFF \ -DWITH_SWIG_PY=OFF \ .. ``` 用户还可根据自己的需求设置其他编译参数。比如希望最小化生成库的大小,可以设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`MinSizeRel`;若希望得到最快的执行速度,则可设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`Release`。亦可以通过手动设置`CMAKE_C/CXX_FLAGS`来影响PaddlePaddle的编译过程。 **性能TIPS**,为了达到最快的计算速度,在CMake参数配置上,有以下建议: - 设置`CMAKE_BUILD_TYPE`为`Release` - 设置`IOS_USE_VECLIB_FOR_BLAS=ON`,调用`vecLib`框架提供的BLAS函数进行矩阵计算。 ## 编译和安装 CMake配置完成后,执行以下命令,PaddlePaddle将自动下载和编译所有第三方依赖库、编译和安装PaddlePaddle预测库。 ``` $ make $ make install ``` 注意:如果你曾在源码目录下编译过其他平台的PaddlePaddle库,请先使用`rm -rf`命令删除`third_party`目录和`build`目录,以确保所有的第三方依赖库和PaddlePaddle代码都是针对新的CMake配置重新编译的。 执行完安装命令后,`your/path/to/install`目录中会包含以下内容: - `include`目录,其中包含所有C-API的头文件 - `lib`目录,其中包含PaddlePaddle的C-API静态库 - `third_party`目录,其中包含所依赖的所有第三方库 注意,不同架构的PaddlePaddle库建议安装到不同的目录下,然后使用`lipo`工具将多个静态库合并成一个支持多个架构的fat库。 自此,PaddlePaddle库已经安装完成,用户可将合成的fat库用于深度学习相关的iOS App中,调用方法见C-API文档。