2018-12-26 21:56:23 编译和移植tensorflow的C/C++源码时,用到bazel这一构建工具.本篇blog记录遇到的安装.配置问题. 吐槽 构建工具,从make/ant/cmake/gradle一路用下来,各有优劣,只能说用的越熟练越容易上手 编译安装bazel时用到java.为啥不全用C++写? bazel命名是有补全的,但是ubuntu + zsh + oh-my-zsh + apt的组合下,bazel的补全需要自行安装 为什么编译tensorflow而不是pip i

https://blog.csdn.net/cxq234843654/article/details/70861155 sudo apt-get install openjdk-8-jdk echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list` curl https://bazel.build/

Bazel [文档][https://docs.bazel.build/versions/1.1.0/bazel-overview.html] MacOS安装 brew tap bazelbuild/tap brew install bazelbuild/tap/bazel 验证 bazel --version 更新 brew upgrade bazelbuild/tap/bazel Introduction to Bazel: Building a Java Project idea插件baz

bazel安装:https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ubuntu 安装版本0.15.0 TensorFlow安装:https://tensorflow.google.cn/install/source 安装版本1.9.0

本文介绍tensorflow源代码方式安装.安装的系统为 Ubuntu 15.04. 获取TensorFlow源代码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow 使用 --recurse-submodules 选项来获取 TensorFlow 需要依赖的 protobuf 库文件. 安装 Bazel 遵从以下指令来安装 bazel 依赖.bazel 安装文件:下载地址 bazel 缺省需要使用JD

1.安装必要的软件 1.1.安装JDK 8 (1)JDK 8 can be downloaded from Oracle's JDK Page: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html (2)Look for "Mac OS X" under "Java SE Development Kit". This will download a D

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

最近学习Tensorflow,记录一下安装过程.目前安装的是CPU版的 1.下载tensorflow源码 tensorflow是个开源库,在github上有源码,直接在上面下载.下载地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 2.安装python的一些依赖库 tensorflow支持C.C++和Python三种语言,但是它对Python的支持是最全面的,所以我们这里使用Python.Python的安装这里就赘述了.我这里安装的是python3,就以py

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=103) 环境说明 Ubuntu 18.04 gcc version 7.5.0 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) OpenGl ES 3.1 or 3.1+ RK3399PRO 板卡 前言   由于我们小组的产品落地越来越多,以前(2018年)我搭建的老旧产品框架已经有点

前段时间,搞了搞编译label_image中cc的实例,最后终于搞定...但想在IDE中编译还没成功,继续摸索中. 现分享一下,探究过程,欢迎叨扰,交流. 个人地址:http://home.cnblogs.com/u/mydebug/ 预备文件:inception_dec_2015文件解压到data文件夹下 具体参考: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/label_image http

Google公开了其项目内部使用的一系列C++库,具体介绍参考: http://www.infoq.com/cn/news/2017/10/abseil?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 官方的代码地址 https://github.com/abseil/abseil-cpphttps://abseil.io 运行例子和使

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无为 本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. MACE官方文档:https://media.readthedocs.org/pdf/mace/latest/mace.pdf 小米MACE Github地址:https://github.com/xiaomi/mace 小米MACE安装说明:https://mace.readthedocs.io

intel平台优化 TensorFlow *是深度学习领域中主要使用的机器学习框架,要求高效利用计算资源. 为了充分利用英特尔架构和提高性能,TensorFlow *库已经使用英特尔MKL-DNN原语进行了优化,该原语是深度学习应用的流行性能库. 已进行优化的平台 有三种安装方式. 1. 使用pip pip install -i https://pypi.anaconda.org/intel/simple tensorflow 2. anaconda 安装 video 3.  自己编译 前两种方

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

从源代码构建 从源代码构建 TensorFlow pip 软件包并将其安装在 Ubuntu Linux 和 macOS 上.尽管这些说明可能适用于其他系统,但仅针对 Ubuntu 和 macOS 进行了测试并在这两种平台上受支持. 注意:我们已经针对 Linux 和 macOS 系统提供了经过精密测试的预构建 TensorFlow 软件包. Linux 和 macOS 设置 安装以下构建工具以配置开发环境. 安装 Python 和 TensorFlow 软件包依赖项 Ubuntu sudo ap

首先是把tensorflow克隆到本地一份. git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 既然是谷歌官方要求的,最好把--recurse-submodules加上,文档说可以避免一些数据结构序列化时的编译问题. 这是android demo的github主页. 准备编译 1.安装bazel bazel是谷歌自己的构建工具.tensorflow只能部分支持cmake或者gradle,而baz

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 [

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN

一.LINUX环境下操作: 1.安装交叉编译SDK (仅针对该型号:i.MX6,不同芯片需要对应的交叉编译SDK) 编译方法参考:手动编译用于i.MX6系列的交叉编译SDK 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow git checkout r1.10 Tensorflow与Bazel编译器(及CUDA,CUDNN)之间需要对应,否则会有兼容性问题. tensorflow

1. 配置WSL 参考[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12844337.html] 2. 配置VScode 参考[https://zhuanlan.zhihu.com/p/81287191] 3. 推荐使用conda进行安装 参考[https://www.cnblogs.com/dalaska/p/12914787.html] conda环境导出备份 $ conda env export > environment.yaml $ cp environme