Redhat环境下编译安装bazel 作者:Jack47 目前Google Bazel没有提供各个操作系统下的二进制安装包,只提供源代码,需要我们自己编译安装,详情可以见我翻译的中文版Google Bazel FAQ.Google Bazel官方安装文档在这里,里面只介绍了在Ubuntu(14.04,14.10)和Mac OS X下的编译安装.而我们公司的构建机器是Redhat Linux系列,在编译Bazel的时候遇到了很多问题,在这里跟大家分享下解决思路和方法,为了照顾像作者这样的小白,文章

Rocksdb是挺好的一个东西,就是取得一个可用的库太麻烦.之前我是用的rocksdbsharp里面他有编译好windows 和 linux的库 兼 容性还挺好,ubuntu win10 直接跑没毛病,可惜他是去年build的了,我要用的checkpoint 这么重要的功能,他这个版本没有.于是乎只好自行编译rocksdb,感觉上了一条贼船啊. 我在使用rocksdb开发一个数据库https://github.com/lightszero/lightchain,欢迎关注. Ubuntu的顺利编译

VS2015编译RocksDB RocksDB 是一个来自 facebook 的可嵌入式的支持持久化的 key-value 存储系统,也可作为 C/S 模式下的存储数据库,但主要目的还是嵌入式.RocksDB 基于 LevelDB 构建. 1.下载rocksdb源码 git clone https://github.com/facebook/rocksdb.git 2.使用CMAKE生成VS工程 打开cmd窗口(最好使用VS2015开发人员命令提示),进入源码目录,执行下面命令 mkdir ms

什么是bazel https://docs.bazel.build/versions/master/bazel-overview.html 使用 bazel 构建 c++ 工程 https://github.com/bazelbuild/examples/tree/master/cpp-tutorial https://docs.bazel.build/versions/master/tutorial/cpp.html https://docs.bazel.build/versions/mast

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 +

问题: 原本可以正常运行的程序,出现找不到tensorflow的问题.打印出来sys.version和sys.path,发现python版本并不是conda环境的版本 (tensorflow) yuany@hp-obelisk-desktop:~/AI/im2txt$ sh training.sh INFO: Analyzed 17 targets (1 packages loaded, 2 targets configured). INFO: Found 17 targets... INFO:

这一系列基本上是属于我自己进行到了那个步骤就做到那个步骤的 由于新装了GPU (GTX750ti)和CUDA9.0.CUDNN7.1版本的软件,所以希望TensorFlow能在GPU上运行,也算上补上之前的承诺 说了下初衷,由于现在新的CUDA版本对TensorFlow的支持不好,只能采取编译源码的方式进行 所以大概分为以下几个步骤 1.安装依赖库(这部分我已经做过了,不进行介绍,可以看前边的依赖库,基本一致) sudo apt-get install openjdk-8-jdk jdk是baz

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

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.

如果不是必要不建议自己编译rocksdb,编译的过程比较耗时费力.现在已经有很多编译好的文件可供使用. Java <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.rocksdb/rocksdbjni --> <dependency> <groupId>org.rocksdb</groupId> <artifactId>rocksdbjni</artifactId> <version>

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

Ubuntu 环境 TensorFlow 源码编译安装 基于(Ubuntu 14.04LTS/Ubuntu 16.04LTS/) 一.编译环境 1) 安装 pip sudo apt-get install python-pip python-dev 2)安装JDK 8 sudo apt-get install openjdk-8-jdk Ubuntu 14.04 LTS 还需要: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get

bazel的使用 bazel是google开源的构建工具,可以支持多种语言的构建.这里来尝试一下如何在C++项目中使用bazel构建. 安装就不介绍了,在官网很详细,输入bazel --help: Usage: bazel <command> <options> ... Available commands: analyze-profile Analyzes build profile data. build Builds the specified targets. canoni

转载地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjkxOTMyNQ==&mid=2247484266&idx=1&sn=d6bcd4842cfb3fdf877dffb7f1867be4&chksm=ea1e1118dd69980e082ec14f9a7f8c7b8b7710ef7d5fcd3ae0a215e46bc334ebc1a99d5802d8&scene=0&pass_ticket=cKIhplBw0BjsZ7KV

Apollo-3.0本地编译 用docker编译所用的dev.x86_64.dockerfile文件(具体位置在apollo/docker/build)中有所有的依赖库或包, 还会执行一些shell脚本, 这些shell脚本主要存放在apollo/docker/build/installers文件中. 第一步,安装依赖库 其实也就是按着dev.x86_64.dockerfile文件进行执行, 把RUN改为shell执行罢了. sudo apt-get update -y && \ sudo

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

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

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

前言 在mac环境下编译rocksdb,需要配置依赖的编译环境,其中有一项比较麻烦:c++编译要支持C++11,但是在mac环境安装xcode-select --install之后,已经安装有了gcc-4.2.1,而且不容易升级,因为已经存在/usr/bin/gcc,想覆盖这个命令文件比较麻烦. OS X: Install latest C++ compiler that supports C++ 11: Update XCode: run xcode-select --install (or

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