centos7 源码编译安装TensorFlow CPU 版本
一、前言
我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢。
但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下。
环境相关:
系统:centos7
python版本:2.7.5
二、准备
1. 安装相关依赖
# 一般会缺失的依赖
yum -y install java-1.8.-openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++
2. pip安装相关库
# python 相关,连接境外源较慢,建议更换成国内源,比如 douban 等
pip install --upgrade pip
pip install numpy grpcio Keras-Applications Keras-Preprocessing h5py requests enum
3. 查看可优化的信息
直接使用pip安装TensorFlow并运行随便一个TensorFlow相关程序,如果出现以下内容则需要优化相关指令集:
将这些信息记录下来,后面会用到。
4. 安装Bazel
Bazel是编译TensorFlow的工具,首先下载repo文件:
进入网页 https://copr.fedorainfracloud.org/coprs/vbatts/bazel/ 选择自己系统的版本并下载,我的系统是centos7,直接执行命令:
wget https://copr.fedorainfracloud.org/coprs/vbatts/bazel/repo/epel-7/vbatts-bazel-epel-7.repo
复制到yum.repos.d目录并安装:
cp vbatts-bazel-epel-.repo /etc/yum.repos.d/
yum install bazel
5. 下载TensorFlow源码
输入命令:
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
如果没安装git,直接安装一下就行了:
yum -y install git
准备工作到此结束。
三、编译
1. 配置编译
进入源码目录并配置:
cd tensorflow/
./configure
刚开始会出现让你选择python的一些路径的,输入正确的安装目录就行了。
然后会出现一堆“Do you wish to build TensorFlow with…”的提示,安装自己的情况去选择,不确定的直接回车就行了,不过因为编译的是CPU版本,所以GPU那里需要选n,其他根据实际情况去选择。
最后是一堆配置选择,也是直接回车,默认就可以了。
2. 开始编译
根据pip安装的TensorFlow,运行时提示的优化信息,作为优化参数,根据自己的情况输入命令:
bazel build -c opt --copt=-msse4. --copt=-msse4.2 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
注意这里的优化参数一定要填正确,要不然CPU不支持,但编译了,到时候用的时候有可能会报错。注意这是一个很慢很慢的过程,请耐心等待。编译界面如下。
不过编译期间当然会出现各种错误,譬如我就遇到找不到python相关的头文件的,最后发现都在/usr/include/python2.7/ 目录里,而代码中指向的是/usr/include/,所以只得把python2.7目录里的头文件复制一份到母目录。此外还有很多错误,这个只能根据自己的系统和环境,一个个去解决了,此处省略一万字。
ps:如果编译一般发现之前的参数错了,先clean一下编译输出文件再编译:
bazel clean
不然会出现很奇怪的问题。
如果顺利,编译会经历一个极其漫长的过程,可以先泡杯茶喝喝。
3. 创建whl文件
编译完成后在tensorflow下会创建很多符号连接,譬如bazel-bin,运行以下命令创建whl文件:
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
输出如下图所示:
至此,编译并生成whl过程才算完成,最后得到文件tensorflow-1.12.0rc0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl,根据不同的平台名字会不大一样。
四、安装
1. 卸载直接用pip直接安装的版本
pip uninstall tensorflow
2. 使用pip安装之前生成的whl文件
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.12.0rc0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
如无意外,就安装完成了,输出如下图所示:
3. 测试
运行TensorFlow相关代码,如果没有优化提示,证明一切正常。
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>> exit()
五、参考
2. Tensorflow Serving CentOS 7源码编译(CPU 版)
(完)
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