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…

​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…

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…

  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…

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 --…

参考这篇文章安装,依次安装bazel,protocbuf,eigen3,然后下载tensorflow源码,编译c++ api,将编译结果拷贝到搜索路径 最后测试案例时遇到一些问题 (1)fatal error: absl/strings/string_view.h 解决方案,git clone https://github.com/abseil/abseil-cpp,然后把该库加到搜索目录里面 (2)对‘tensorflow::SessionOptions::SessionOptions()’未…