demo2_2 使用baze编译动态库 demo2_2目录树 ├── app │ ├── BUILD │ ├── func.cpp │ └── func.hpp ├── README.md └── WORKSPACE BUILD: cc_binary( name = "libfunc.so", srcs = ["func.hpp","func.cpp"], linkshared = True, ) cc_binary.srcs 支持的文件类型 c

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.

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

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

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

前言: 在前一节中,在使用别的机器(系统:UBUNTU14.04)上编译好的交叉编译SDK,配置在我的电脑(系统:UBUNTU16.04)上,用于bazel编译Tensorflow时会报arm-poky-linux-gcc这个可执行文件无法找到的错误. 没办法,只能自己编译了... 准备工作: 1.创建BIN文件夹,搭建REPO mkdir ~/bin curl http://commondatastorage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > ~

Bazel使用了解 Bazel产生的背景 什么是Bazel 快(Fast) 可伸缩(scalable) 跨语言(multi-language) 可扩展(extensible) Bazel中的主要文件 WORKSPACE BUILD.bazel 自定义 rule (*.bzl) 配置项 .bazelrc 使用Bazel部署go应用 手动通过Bazel部署go应用 使用gazelle自动生成BUILD.bazel文件 参考 Bazel使用了解 Bazel产生的背景 1.开源成为当前软件开发的主旋律.

使用bazel编译tensorflow项目的core包成功!找了个简单的target可视化,留作纪念,命令如下: bazel query --noimplicit_deps --nohost_deps 'deps(//tensorflow/core:protos_all_cc)' --output graph | dot -Tpng -o protos_all_cc.png

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官