TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎,但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口,本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口. 安装环境: Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.17.2 TensorFlow 1.11.0 1. 安装 Bazel 安装 JDK sudo apt-get install openjdk-8-jdk 添加 Bazel 软件源 echo "deb […

原文:https://www.bearoom.xyz/2018/09/27/ubuntu1604buildtf4cpp/ 之前有一篇介绍到在windows下利用VS2015编译tensorflow的C++接口,接下来这篇就介绍下在Ubuntu下编译tensorflow的C++接口. 先说一下我的电脑配置,首先是Ubuntu16.04,anaconda用的是3.4.2,CUDA用的是9.0的,cudnn用的是7.0.5的.因为已经在anaconda3上安装好了tensorflow1.7的,但是这次…

tensorflow1.11 bazel 0.15.2 protobuf 3.6.0 eigen 3.3.5 wget -t 0 -c https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror/archive/3.3.5.zip unzip 3.3.5.zip cd eigen-git-mirror-3.3.5/ mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 编译tensorflow ./configu…

  编译TensorFlow源码 参考: https://www.tensorflow.org/install/install_sources https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md 一 环境 ubuntu 16.04.2   (virtualbox 虚拟机) 二  安装 bazel 参考:https://docs.bazel.build/versions/master/instal…

背景介绍 最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow 通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') s…

编译TensorFlow CPU指令集优化版 如题,CPU指令集优化版,说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本.通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的,有网友称,优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%. 下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译 必要的环境: bazel, 这玩意的安装方法参考别的资料,比较麻烦 sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel 因…

我们的系统环境 CentOS 6.5, JDK 1.8 更新yum源 $ yum update 安装 Python 2.7 $ yum install python27 python27-numpy python27-python-devel python27-python-wheel 升级 gcc 至 4.8.2 $ cd /opt/ $ wget http://people.centos.org/tru/devtools-2/devtools-2.repo -O /etc/yum.repos…

本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口. 主要内容有: 准备基础环境: Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境: OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断: darknet 执行,或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练,可见前文<YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译,及训练 COCO 子集>. 准备基础环境 Nv…

​原文地址:https://www.bearoom.xyz/2018/08/28/win10-build-tf-cc/ 首先,我觉得这是一个比较DT的活,因为,tensorflow支持最好的编程语言应该是python(应该说大部分深度学习框架支持的最好的语言都是Python),tensorflow的底层说是C/C++编写的,但是,感觉它对C/C++真的很不友好,有关Python的资料一查一大把,有关C/C++的一查寥寥无几,能看到的还有很多直接就照搬官网的那点少到可怜的例子...由于我可能会比较…

1. 环境:Windows7,Cuda8.0,显卡GTX1080,Matlab2016a,VS2013 (ps:老板说服务器要装windows系统,没办法,又要折腾一番,在VS下编译好像在cuda8.0情况下会报各种错,只能参照官网新的编译方式来, 原来的VS编译方式也将被官网弃用) 2.下载caffe 包:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 按照Github上的命令行就行: 这里的Projects是自己在本地新建的文件夹,随便放在哪里,如果gi…

本文参考和综合了多篇网络博客文章,加以自己的实践,最终终于在windows环境下,编译出可以用于C++程序调用tensorflow API的程序,并执行成功. 考虑到网络上关于这方面的资料还较少,特总结全过程如下,希望能帮助到有需要的码农朋友,文中有部分文字步骤是借鉴他人文章,引用路径在最后列出. 一.环境准备: 操作系统:windows8.1 安装visual stduio2015 安装Swigwin-3.0.12,注意其下载解压以后即可使用,本人放置路径在D:/lib/swigwin-3.0…

参考 http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711 https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7007648.html https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7383951.html 1.下载tensorflow源码 git clone  https://github.com/tensorflow/tensorflow 2.安装bazel sudo apt-get update…

本文转自:https://www.solarck.com/compile-tensorflow-gpu.html 我的电脑系统是基于 Archlinux 的 Manjaro,软件包更新的比较激进,很早就已经是 CUDA 9.2 了,而目前 Tensorflow 的官方编译版本对 CUDA 的支持还只停留在 CUDA 9.0.由于还不太会用 mxnet 和 pytorch,这时倍加想念 Keras 的简单.最近忙里偷闲研究了一下编译安装 Tensorflow,发现还挺简单的,把成功的喜悦分享出来,…

1. 准备 windows 10系统.3.6GHz cpu.16G 内存 visual studio 2017 or 2015 下载安装git 下载安装cmake 下载安装swigwin 如果不需要python bindings,可以跳过 clone tensorflow 切换tensorflow到要进行编译的git tag 修改tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) inc…

目录 tensorflow-build table 更多详细过程信息及下载: tensorflow-build tensorflow 源码编译,提升硬件加速,支持cpu加速指令,suport SSE4.1.SSE4.2.AVX.AVX2.FMA,ver:1.1.0rc1.1.4.0rc1.1.14.0-rc1.2.0.0b1 最近使用过程中发现老是报avx指令问题,于是编译了几个重要的版本,欢迎测试,平台是mbp 2017 另外2.0应该是全网比较少了,欢迎下载测试,编译时间太长了,差不多12h…

编写此文主要为了介绍在Ubuntu16.04上搭建Tensorflow-lite编译环境,涉及目标硬件为Armv7架构,8核Cortex-A7. 1.开发环境介绍: OS:Ubuntu16.04 64位 目标平台:Armv7 交叉工具链:gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4.9-2014.9_linux Tensorflow版本:2.0.0 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorlfo…

按照官方教程修改下面3处即可编译完成. 修改部分: 在build.gradle文件里修改以下部分: 1.原来: buildscript { repositories { jcenter() } dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.0.1' classpath 'org.apache.httpcomponents:httpclient:4.5.4' } } 修改后: buildscript { repositorie…

https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8028218.html https://www.myboxlab.com/topic/detail/714ca2d405414f1397140f996b1d8733.html https://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/54097796 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/example…

首先,使用configure进行配置 配置完成后,使用bazel编译retrain命令,编译命令中加入--config=cuda即为启用GPU 编译进行中... 编译完成 编译完成后,调用retrain命令训练时,会显示显卡信息…

bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=armeabi-v7a 在我的机器上,对于tf 1.0,同时自己笔记本仅仅4G内存: /home/bonelee/app/bazel-0.…

部分内容from: Tensorflow C++ 从训练到部署(1):环境搭建 在之前的编译中,已经编译好了tensorflow_pkg相关的wheel.现在有一个需求,需要按照C++的代码进行模型加载和训练.查询资料后发现,需要重新编译一套TensorFlow支持的C++接口,主要是编译出来libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so这两个文件. bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --…

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho…

开源框架---通过Bazel编译使用tensorflow c++ API 记录 tensorflow python API,在python中借用pip安装tensorflow,真的很方便,几句指令就完成了. tensorflow c++ API,通过Bazel编译tensorflow源码方式接通C++接口,配了好几天,终于顺利结束.第一次这么配置,真的是一路踩坑,不断的解决,已经忘了如何一步步完成的.就是遇到问题就解决,奋力爬出坑.总结不顺利的几点原因: 1,版本问题.不兼容,或高或低.tf +…

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服…

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 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #…

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…

安装bazel sudo ./bazel***.sh 输入bazel version 检查是否安装. 编译tensorflow 1)./configure 除了选择支持cuda是y,其余的都选择n. 2) bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so, 编译完会生成如下所示的文件夹,libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so在 第一个目录中的tensorflow中. 将 lib…

由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享.如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作.因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结.这里编译出Tenso…

本文转载自:https://blog.csdn.net/iTaacy/article/details/72799833 版权声明:欢迎转载,转载请注明出处! https://blog.csdn.net/iTaacy/article/details/72799833 TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning # 通过pip install tensorflow 来安装tf在 sess.run() 的时候可能会出现 W tens…

本文转载自:https://blog.csdn.net/pzh11001/article/details/79683133 大家好,我是 (深度学习硬件DIY总群)(719577294)群主:    这篇短文介绍一下怎么从源代码编译安装tensorflow-GPU版本.这个编译安装教程是我本人自己的一个安装总结,首先说明一下我自己在自己电脑上已经成功编译安装了.我的电脑配置如下:CPU:AMD4核未知型号内存:12G DDR2硬盘:两个机械硬盘,一个500G,  另一个150G显卡:GTX750…