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/

官方Doc:https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html 使用Bazel定制的APT存储库 (recommended) 1. Install JDK 8 安装JDK 8使用下面命令:: sudo apt-get install openjdk-8-jdk 在 Ubuntu 14.04 LTS你可能需要使用 PPA: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt

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

1.简介   Bazel是一个类似于Make的工具,是Google为其内部软件开发的特点量身定制的工具,如今Google使用它来构建内部大多数的软件.它的功能有诸多亮点: 多语言支持:目前Bazel默认支持Java.Objective-C和C++,但可以被扩展到其他任何变成语言. 高级构建描述语言:项目是使用一种叫BUILD的语言来描述的,它是一种简洁的文本语言,它把一个项目视为一个集合,这个集合由一些互相关联的库.二进制文件和测试用例组成.相反,像Make这样的工具,需要去描述每个文件如何调用

TensorFlow的源码需要使用bazel进行编译,所以需要安装bazel构建工具 1.安装JDK 8 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install oracle-java8-installer 2.向软件源中添加bazel信息 echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable j

最近刚刚接触深度学习,安装一下tf 环境:华硕Z170主板.i7 6700k.GTX1070.Ubuntu16.04.Python2.7 在这之前先装好了cuda8.0.cudnn5.0.caffe整理一个,首次尝试从源码安装(由于源码安装过程中有一些链接失效未能成功,还是记录下来了,最后是pip install的)需要科学上网 环境是Ubuntu 16.04,依赖项就那些,此处略过,cuda8.0和cudnn5.0已经安装,完全按照官方流程安装,官方流程链接如下: https://www.te

环境:Ubuntu 16.04  64bit 1.    安装Anaconda Anaconda 是 Python 的一个科学计算发行版,内置了数百个Python经常会使用的库,也包括了许多机器学习和数据挖掘依赖的库,包括 Scikit-learn.NumPy.SciPy 和 Pandas等,其中可能有一些还是 Tensorflow 的依赖库. Anaconda 提供了一个编译好的环境可以直接安装.同时 Anaconda 自动集成了最新版的MKL(Math Kernel Libaray)库,这是

因为用pip命令直接下载安装会链接到google,导致打不开,比如使用pip install tensorflow碰到如下的问题.因此在本文中,主要介绍了如何通过源码进行TensorFlow的安装 $ pip install tensorflow Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distrib

Homebrew简介,安装与使用 简介 Homebrew 官方网站 Homebrew是一个包管理器,用于安装Apple没有预装但你需要的UNIX工具.(比如著名的wget). Homebrew会将软件包安装到独立目录(/usr/local/Cellar),并将其文件软链接至/usr/local. Homebrew不会将文件安装到它本身目录之外,所以您可将Homebrew安装到任意位置. Homebrew使macOS更完整.使用gem来安装gems.用brew来安装那些依赖包. wget是一个从网

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

转自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 下载与安装 你可以使用我们提供的二进制包, 或者使用源代码, 安装 TensorFlow. 二进制安装 TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本. 在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装. 如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问题. 为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv, 教程见 这里. Ubu

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html 你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow. Pip 安装 Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具. 在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表 首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ): # Ubun

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

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

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.

C++20 如何以 Bazel & Clang 进行构建呢? 本文将介绍: Bazel 构建系统的安装 LLVM 编译系统的安装 Clang is an "LLVM native" C/C++/Objective-C compiler Bazel Clang 工具链的配置 C++20 库与应用的构建 本文示例可见: https://github.com/ikuokuo/start-cpp20 本文是于 Ubuntu 20 上进行的实践,Windows 可以用 WSL 准备环境.

tensoflow-gpu安装 对于python 3.5和3.6的童鞋们而言,安装tensorflow其实并不难,因为我们可以通过pip直接安装. 不过,第一要求你安装的python是64位的,如下图所示,注意划黄色线的部分. python 位数确定 第二,通过pip安装的话,有一个缺点,那就是会造成cpu的算力不够,因为缺少两个C的库,不过没有影响的.如果你是一个完美主义者,那么就只能通过Bazel方式源码安装Tensorflow了.详细过程我之后会发布相关文章,可以留意一下☺. pip 安装

注意:如果是linux或mac os操作系统,可以参考https://www.tensorflow.org/install/install_c,直接下载对应的so库和头文件,然后跳到步骤4.如果不能使用,再从源码编译. 1.下载tensorflow源码 git clone --recursive https://github.com/tensorflow/tensorflow 假设路径为:tensorflow_repo_path 2.安装bazel mac os可以直接brew install

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

本博文是对前面两篇tensorflow的博文的一个继续,对环境的更新. 基于tensorflow的MNIST手写识别 安装tensorflow,那叫一个坑啊 主要出发点: 上述两篇博文的程序运行的环境,其实是没有用到GPU的.本篇博文,介绍如何利用GPU. 首先通过pip重新安装一个支持gpu的tensorflow,采用upgrade的方式进行. [root@bogon tensorflow]# pip install --upgrade tensorflow-gpu Collecting te

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