这里要为仅支持 CPU 的 TensorFlow 构建一个 pip 软件包,需要调用以下命令: $ bazel build --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --config=opt --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package   大概编译15分钟后,输出错误信息如下: ERROR: /private/var/tmp/_bazel_mazhiyong/5…
源代码树的根目录中包含了一个名为 configure 的 bash 脚本. $ ./configure 接下来,配置系统会给出各种询问,以确认编译时的配置参数.   一.重要参数解释 Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/local/bin/python3 上面的提示是Bazel让我们选择Python的安装路径,这里输入了python3的路径.直接按回车键(Enter)表示使用默认值.…
参考: https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/79967118 https://tensorflow.google.cn/install/install_sources   代码获取: $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow   一.为 macOS 准备环境 在构建 TensorFlow 之前,您必须在自己的系统中安装以下内容: 1. bazel:Bazel是google推…
一.源代码编译 这里要为仅支持 CPU 的 TensorFlow 构建一个 pip 软件包,需要调用以下命令: $ bazel build --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --config=opt --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package   提示:默认情况下,从源代码构建 TensorFlow 会消耗大量的 RAM.如果您系统中的 RAM 资源有限…
参考: https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/79967118 https://tensorflow.google.cn/install/install_sources https://docs.python-guide.org/starting/install/osx/   代码获取: $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow   一.为 macOS 准备环境 在构建 Te…
源代码树的根目录中包含了一个名为 configure 的 bash 脚本. $ ./configure 接下来,配置系统会给出各种询问,以确认编译时的配置参数.   一.重要参数解释 Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support? [Y/n]:  jemalloc as malloc support will be enabled for TensorFlow. 上面的选项表示是否使用jemalloc代替传统的ma…
1.下载源码并编译 git clone https://github.com/google/leveldb.git cd leveldb //编译源码的时候需要安装cmake,并且版本需要大于3.9,我们选择下载安装包的方式安装//文件下载解压wget https://cmake.org/files/v3.12/cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz //解压 tar zxvf cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz 创建软链接 注: 文件路径…
23 使用环境 UsageEnvironment——Live555源码阅读(三)UsageEnvironment 23 使用环境 UsageEnvironment——Live555源码阅读(三)UsageEnvironment 这是Live555源码阅读的第三部分,包括了UsageEnvironment相关的三个类. 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 blog.cnblogs.net/oloroso 本文由乌合之众 lym瞎编,欢迎转载 my.oschina.net/oloroso 使用环境…
********* 此处使用的基础镜像为 nvcr.io/nvidia/digits:18.06,镜像大小为6.04GB,可从nvidia官方pull此镜像: 容器配置: CUDA:9.0 CUDNN:7.0 注:此文档建立在已会使用python2.7版本的DIGITS基础之上 使用CUDA9是因为要使用tensorflow_hub,版本需要兼容 tensorflow-gpu==1.12.0 tensorflow-hub==0.5.0 镜像中含有python3.5与python2.7两个版本,直…
概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w…