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編譯tensorflow

zollero / 1466人閱讀
當(dāng)你開始使用TensorFlow時，你可能會發(fā)現(xiàn)自己需要編譯TensorFlow的源代碼。這可能是因為你需要自定義TensorFlow的一些功能，或者你想在不同的平臺上運行TensorFlow。無論你的原因是什么，本文將向你介紹編譯TensorFlow的編程技術(shù)。 1. 安裝依賴項 在編譯TensorFlow之前，你需要安裝一些依賴項。這些依賴項包括Bazel、Python、NumPy、OpenCV、CUDA和cuDNN等。你可以通過使用apt-get、pip等包管理工具來安裝這些依賴項。 2. 下載TensorFlow源代碼 在編譯TensorFlow之前，你需要從TensorFlow的GitHub存儲庫中下載源代碼。你可以使用git命令從GitHub存儲庫中克隆TensorFlow的源代碼。克隆命令如下： 
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
3. 配置編譯選項 在編譯TensorFlow之前，你需要配置編譯選項。你可以使用configure腳本來配置編譯選項。configure腳本將自動檢測你的系統(tǒng)，并配置編譯選項。你可以使用以下命令運行configure腳本： 
./configure
4. 編譯TensorFlow 在配置編譯選項之后，你可以使用Bazel工具來編譯TensorFlow。你可以使用以下命令來編譯TensorFlow： 
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
這將編譯TensorFlow，并生成一個pip包。你可以使用以下命令來生成pip包： 
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
5. 安裝TensorFlow 在生成pip包之后，你可以使用pip工具來安裝TensorFlow。你可以使用以下命令來安裝TensorFlow： 
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl
6. 測試TensorFlow 在安裝TensorFlow之后，你可以測試TensorFlow是否正常工作。你可以使用以下命令來測試TensorFlow： 
python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
這將生成一個隨機(jī)張量，并計算其總和。 總之，編譯TensorFlow需要一些編程技術(shù)和知識。但是，如果你遵循本文中的步驟，你應(yīng)該能夠成功地編譯TensorFlow，并在你的項目中使用它。

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