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# 构建Android平台上的PaddlePaddle库
用户可通过交叉编译的方式,在用户熟悉的开发平台(Linux,Mac OS X和Windows)上编译Android平台上适用的PaddlePaddle库。
用户可通过如下两种方式,交叉编译Android平台上适用的PaddlePaddle库:
- 基于Docker容器的编译方式
- 基于Linux交叉编译环境的编译方式
## 基于Docker容器的编译方式
Docker能在所有主要操作系统(包括Linux,Mac OS X和Windows)上运行,因此,使用基于Docker容器的编译方式,用户可在自己熟悉的开发平台上编译Android平台上适用的PaddlePaddle库。
### 构建PaddlePaddle的Android开发镜像
我们把PaddlePaddle的交叉编译环境打包成一个镜像,称为开发镜像,里面涵盖了交叉编译Android版PaddlePaddle库需要的所有编译工具。
```bash
$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
$ cd Paddle
$ docker build -t username/paddle-android:dev . -f Dockerfile.android
```
### 编译PaddlePaddle C-API库
构建好开发镜像后,即可使用开发镜像来编译Android版PaddlePaddle C-API库。
Android的Docker开发镜像向用户提供两个可配置的参数:
| Argument | Optional Values | Default |
|-----------------|-------------------------|---------|
|`ANDROID_ABI` |`armeabi-v7a, arm64-v8a` | `armeabi-v7a` |
|`ANDROID_API` |`>= 21` | `21` |
- 编译`armeabi-v7a``Android API 21`的PaddlePaddle库
```bash
$ docker run -it --rm -v $PWD:/paddle -e "ANDROID_ABI=armeabi-v7a" -e "ANDROID_API=21" username/paddle-android:dev
```
- 编译`arm64-v8a``Android API 21`的PaddlePaddle库
```bash
$ docker run -it --rm -v $PWD:/paddle -e "ANDROID_ABI=arm64-v8a" -e "ANDROID_API=21" username/paddle-android:dev
```
执行上述`docker run`命令时,容器默认执行[paddle/scripts/docker/build_android.sh](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/scripts/docker/build_android.sh)脚本。该脚本中记录了交叉编译Android版PaddlePaddle库常用的CMake配置,并且会根据`ANDROID_ABI``ANDROID_API`自动构建独立工具链、进行编译和安装。由于arm64架构要求Android API不小于21。因此当`ANDROID_ABI=arm64-v8a``ANDROID_API<21`时,Docker容器中将默认使用`Android API 21`的编译工具链。用户可以参考下文**配置交叉编译参数**章节,根据个人的需求修改定制Docker容器所执行的脚本。编译安装结束之后,PaddlePaddle的C-API库将被安装到`$PWD/install_android`目录,所依赖的第三方库同时也被安装到`$PWD/install_android/third_party`目录。
## 基于Linux交叉编译环境的编译方式
本文档将以Linux x86-64平台为例,介绍交叉编译Android平台上适用的PaddlePaddle库的方法和步骤。
## 准备交叉编译环境
### 准备交叉编译环境
从源码交叉编译PaddlePaddle,用户需要提前准备好交叉编译环境。Android平台上使用的C/C++交叉编译工具链为[Android NDK](https://developer.android.com/ndk/downloads/index.html?hl=zh-cn),用户可自行前往下载预编译好的版本,也可通过以下命令获取:
......@@ -13,18 +50,27 @@ unzip -q android-ndk-r14b-linux-x86_64.zip
```
Android NDK中包含了所有Android API级别、所有架构(arm/arm64/x86/mips)需要用到的编译工具和系统库。用户可根据自己的编译目标架构、所需支持的最低Android API级别,构建[独立工具链](https://developer.android.google.cn/ndk/guides/standalone_toolchain.html?hl=zh-cn)
比如:
- 构建`armeabi-v7a``Android API 21`的独立工具链:
```bash
your/path/to/android-ndk-r14b-linux-x86_64/build/tools/make-standalone-toolchain.sh \
--arch=arm --platform=android-21 --install-dir=your/path/to/my_standalone_toolchain
--arch=arm --platform=android-21 --install-dir=your/path/to/arm_standalone_toolchain
```
此命令将在your/path/to/my_standalone_toolchain目录生成一套编译工具链,面向架构为32位ARM架构,支持的最小的Android API级别为21,使用的编译器为arm-linux-androideabi-gcc (GCC) 4.9
此命令将在`your/path/to/arm_standalone_toolchain`目录生成一套独立编译工具链,面向架构为32位ARM架构,支持的最小的Android API级别为21,支持编译器`arm-linux-androideabi-gcc (GCC) 4.9``clang 3.8`
注意:**PaddlePaddle要求使用的编译工具链所支持的Andoid API级别不小于21**
- 构建`arm64-v8a``Android API 21`的独立工具链:
```bash
your/path/to/android-ndk-r14b-linux-x86_64/build/tools/make-standalone-toolchain.sh \
--arch=arm64 --platform=android-21 --install-dir=your/path/to/arm64_standalone_toolchain
```
## 配置交叉编译参数
此命令将在`your/path/to/arm64_standalone_toolchain`目录生成一套独立编译工具链,面向架构为64位ARM64架构,支持的最小Android API级别为21,支持编译器`arm-linux-androideabi-gcc (GCC) 4.9``clang 3.8`
注意:**PaddlePaddle要求使用的编译工具链所支持的Android API级别不小于21**
### 配置交叉编译参数
CMake系统对交叉编译提供了支持[cmake-toolchains](https://cmake.org/cmake/help/v3.0/manual/cmake-toolchains.7.html#cross-compiling)。为了简化cmake配置,PaddlePaddle为交叉编译提供了工具链配置文档[cmake/cross_compiling/android.cmake](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/cmake/cross_compiling/android.cmake),以提供一些默认的编译器和编译参数相关配置。注意,从CMake 3.7版本开始,CMake官方对Android平台的交叉编译提供了通用的支持。PaddlePaddle若检测到用户使用的CMake版本不低于3.7时,将会将用户传进来的配置参数传递CMake系统,交由CMake系统本身来处理。有关参数配置的详细说明见[cmake-toolchains](https://cmake.org/cmake/help/v3.7/manual/cmake-toolchains.7.html#cross-compiling)
......@@ -36,32 +82,57 @@ CMake系统对交叉编译提供了支持[cmake-toolchains](https://cmake.org/cm
Android平台可选配置参数:
- `ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN`,独立工具链所在的绝对路径,或者相对于构建目录的相对路径。PaddlePaddle的CMake系统将根据该值自动推导和设置需要使用的交叉编译器、sysroot、以及Android API级别;否则,用户需要在cmake时手动设置这些值。无默认值。
- `ANDROID_ABI`,目标架构ABI。目前只支持`armeabi-v7a`,默认值为`armeabi-v7a`
- `ANDROID_TOOLCHAIN`,目标工具链。可设置`gcc/clang`,默认值为`clang`
- CMake 3.7以上,将会始终使用`clang`工具链;CMake 3.7以下,可设置`ANDROID_TOOLCHAIN=gcc`以使用`gcc`工具链。
- Android官方提供的`clang`编译器要求系统支持`GLIBC 2.15`以上。
- `ANDROID_ABI`,目标架构ABI。目前支持`armeabi-v7a``arm64-v8a`,默认值为`armeabi-v7a`
- `ANDROID_NATIVE_API_LEVEL`,工具链的Android API级别。若没有显式设置,PaddlePaddle将根据`ANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN`的值自动推导得到。
- `ANROID_ARM_MODE`,是否使用ARM模式。可设置`ON/OFF`,默认值为`ON`
- `ANDROID_ARM_NEON`,是否使用NEON指令。目前必须设置成`ON`,默认值为`ON`
- `ANROID_ARM_MODE`,是否使用ARM模式。
- `ANDROID_ABI=armeabi-v7a`时,可设置`ON/OFF`,默认值为`ON`
- `ANDROID_ABI=arm64-v8a`时,不需要设置。
- `ANDROID_ARM_NEON`,是否使用NEON指令。
- `ANDROID_ABI=armeabi-v7a`时,可设置`ON/OFF`,默认值为`ON`
- `ANDROID_ABI=arm64-v8a`时,不需要设置。
其他配置参数:
- `USE_EIGEN_FOR_BLAS`,是否使用Eigen库进行矩阵计算。可设置`ON/OFF`,默认值为`OFF`
- `HOST_C/CXX_COMPILER`,宿主机的C/C++编译器。在编译宿主机版protoc可执行文件和目标机版OpenBLAS库时需要用到。默认设置成环境变量`CC`的值;若环境变量`CC`没有设置,则设置成`cc`编译器。
一种常用的cmake配置如下:
常用的cmake配置如下:
```bash
cmake -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Android \
-DANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN=your/path/to/my_standalone_toolchain \
-DANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN=your/path/to/arm_standalone_toolchain \
-DANDROID_ABI=armeabi-v7a \
-DANDROID_ARM_NEON=ON \
-DANDROID_ARM_MODE=ON \
-DUSE_EIGEN_FOR_BLAS=ON \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/path/to/install \
-DWITH_C_API=ON \
-DWITH_SWIG_PY=OFF \
..
```
```
cmake -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Android \
-DANDROID_STANDALONE_TOOLCHAIN=your/path/to/arm64_standalone_toolchain \
-DANDROID_ABI=arm64-v8a \
-DUSE_EIGEN_FOR_BLAS=OFF \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=your/path/to/install \
-DWITH_C_API=ON \
-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的库的大小,可以设置`CMAKE_BUILD_TYPE``MinSizeRel`;若希望最快的执行速度,则可设置`CMAKE_BUILD_TYPE``Release`。亦可以通过手动设置`CMAKE_C/CXX_FLAGS_MINSIZEREL/RELEASE`来影响PaddlePaddle的编译过程。
## 编译和安装
**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``Release`
- 使用`clang`编译工具链
- `armeabi-v7a`时,设置`USE_EIGEN_BLAS=ON`,使用Eigen进行矩阵计算;`arm64-v8a`时,设置`USE_EIGEN_FOR_BLAS=OFF`,使用OpenBLAS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。
......@@ -72,4 +143,4 @@ make install
注意:如果你曾经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`include``lib`目录,其中`include`中包含C-API的头文件,`lib`中包含一个Android版本的库。自此,PaddlePaddle的已经安装完成,用户可将`your/path/to/install`目录下的生成文件用于深度学习相关Android App中,调用方法见C-API文档。
执行完安装命令后,`your/path/to/install`目录中会包含`include``lib``third_party`目录,其中`include`中包含C-API的头文件,`lib`中包含若干个不同Android ABI的PaddlePaddle库,`third_party`中包含所依赖的所有第三方库。自此,PaddlePaddle的已经安装完成,用户可将`your/path/to/install`目录下的生成文件用于深度学习相关Android App中,调用方法见C-API文档。
......@@ -137,7 +137,7 @@ func (c *Client) FinishInitParams() error {
return err
}
}
return nil
return c.sel.Done()
}
// SendGrads sends gradients to parameter servers for updating
......
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