一.源代码编译 这里要为仅支持 CPU 的 TensorFlow 构建一个 pip 软件包,需要调用以下命令: $ bazel build --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --config=opt --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package   提示:默认情况下,从源代码构建 TensorFlow 会消耗大量的 RAM.如果您系统中的 RAM 资源有限

(1)先使用vs2010编译 Python http://www.cnblogs.com/fortwo/archive/2013/04/16/3023871.html 注意,若编译的为debug版的Python27.exe/lib/dll,则需使用python_d 命令来进行接下来SIP\PyQt4的编译,都生成debug版的,便于调试. (2)使用vs2010安装SIP http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/7237630 ( pytho

在windows平台上安装python c extension的扩展包是件很痛苦的事情,一般通过安装vc/vs系列来编译C扩展,不过安装包都比较大.或者通过mingw编译,不过有时会在兼容性上出现点问题. 有个好消息就是微软为Python提供了专用的编译器Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7(包含32位和64位) 下载地址: http://aka.ms/vcpython27 提示:在此感谢@ThunderEX的提醒,setuptools 6.0

无论windos还是Linux只要安装了python,配置好了环境变量,则在命令行输入python这个命令的时候就会进入交互模式.在这个模式下可以进行一些简单的python代码编写.退出可以使用exit()方法. Python程序是可以执行的,例如下面代码,保存在hello.py中,如果想要执行这个文件则可以执行命令python hello.py,那么将会输出Hello World. print 'Hello World' 另外,如果想让这个脚本成为可执行文件,则需要在这个文件头上添加 #!/u

环境: 1.python2.7.2 2.mingw20120426 说明: PYTHON_HOME:不做特殊说明的话,默认代表python的安装路径. MINGW_HOME:不做特殊说明的话,默认代表mingw的安装路径. 首选需要安装python和mingw,python就不多说了,至于mingw的安装可以参考这个链接 http://www.swingworks.net/2010/11/install_mingw_and_msys_with_mingw-get-inst/ 如果想要离线的min

Linux 源码编译Python 3.6 1.操作系统以及版本显示 # uname -sr Linux 3.10.0-514.el7.x86_64 # uname -sr Linux 3.10.0-514.el7.x86_64 2.下载python安装包 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz 3.开始进行编译安装python 3.1 解压python # tar -xf Python-3.6.1.ta

一.昨日作业讲解 先来回顾一下昨日的内容 1.os模块 和操作系统交互 工作目录 文件夹 文件 操作系统命令 路径相关的 2.模块 最本质的区别 import会创建一个专属于模块的名字, 所有导入模块中的都会在这个空间中 import from import as 起别名 * 和 __all__ 作业讲解:os.listdir() 返回一个列表,里面的每一个元素都是相对路径值就是文件,或者文件夹 使用递归的方式实现 import os def get_size(dir): sum_size =

在linux平台下编译python时只需要3条命令. 编译步骤 在github或https://www.python.org/downloads/中下载python源码 解压压缩包进路目录执行 1. ./configure --prefix=你想安装python的全路径 [--enable-shared在bin目录下生成libpython版本号,so文件 编译成动态链接可选] 2. make 3. make install 编译出现的错: 在第2个命令make是可能出现错误 gcc -pthre

在Sublime2中编译运行Python文件时,如果代码中包含用户输入的函数时(eg. raw_input()),Ctrl+b编译运行之后会提示以下错误: 解决方法:安装SublimeREPL打开Sublime Text2编辑器,按 Ctrl+Shift+p,输入install,选择Package Control: Install Package,接着输入sublimeREPL,回车即可安装,安装完毕,重启sublime即可. 编译python文件的时候,可以选择[Tools]——[sublim

由于我们是C++作驱动的Python开发,驱动需要加上Python静态库libpython2.7.so.libpython2.7.so.1.0.libpython2.7.a.此处我想在python源码上加上自己加的log,因此要重新编译Python生成共享库(动态库.静态库),再生成驱动. 一般快速编译安装Python源码步骤: ./configure make make install 如果要生成共享库libpython2.7.so.libpython2.7.so.1.0.libpython2

我们编译python代码时, 经常出现各种因为tab和空格的问题, 例如: IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 有个简便的办法: 用python的IDLE打开python 代码, 选中所有代码, 点击菜单项Format/Untabify Region

目录 编译Python文件(了解) 批量生成.pyc文件(了解) 编译Python文件(了解) 为了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度.python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc.通常会包含python的版本号.例如,在CPython3.3版本下,spam.py模块会被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc.这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存. Pyt

Debian 9 编译Python 参考网址: https://solarianprogrammer.com/2017/06/30/building-python-ubuntu-wsl-debian/ https://www.cnblogs.com/freeweb/p/5181764.html https://docs.python.org/3/using/unix.html#on-linux 准备工作 配置编译环境 安装gcc, make, g++ 安装GCC toolchain apt-ge

本系列是以陈儒先生的<python源码剖析>为学习素材,所记录的学习内容.不同的是陈儒先生的<python源码剖析>所剖析的是python2.5,本系列对应的是python3.7,所以某些地方会和原著有出入,另外我在介绍的过程中会穿插大量的python代码,不仅仅是介绍如何实现的,还会使用python实际地对我们的结论进行演示.下面就开始吧.不过在开始分析python的实现之前,我们有很多的准备工作要做.比如,首先应该了解一下python的整体架构,来对python的实现有一个宏观

编译Python文件 一.编译Python文件 为了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度.python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc.通常会包含python的版本号.例如,在CPython3.3版本下,spam.py模块会被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc.这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存. Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比,

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

使用VS2021编译python源码 说明,使用VS2019也是可以的. 环境准备 对于VS2019首要要安装必要的环境 到python官网下载源码压缩包以及解压(红色箭头任选一个都行) 打开下载好的压缩包目录:Python-3.9.7/PCbuild ,然后点击get_externals.bat程序下载编译时依赖,这个过程有点慢. 下载好的依赖会在Python-3.9.7\externals文件夹下. 双击打开Python-3.9.7/PCbuild里的pcbuild.slh文件,然后在VS里

获取python的源码 3.x及最新版本的源码:https://github.com/python/cpython python2.7分支的源码:https://github.com/python/cpython/tree/v2.7.18 python官网也提供源码下载:https://www.python.org/downloads/source ps. 对比过从官网下载的源码和github内容是一样的 python的源码是由C语言编写的,所以叫cpython 编译python源码 我是在wi

XLA(Accelerated Linear Algebra),线性代数领域专用编译器(demain-specific compiler),优化TensorFlow计算.即时(just-in-time,JIT)编译或提前(ahead-of-time,AOT)编译实现XLA,有助于硬件加速.XLA还在试验阶段.https://www.tensorflow.org/versions/master/experimental/xla/ . XLA优势.线性代数领域专用编译器,优化TensorFlow计算

Word2vec 更完整版本(非demo)的代码在 tensorflow/models/embedding/     首先需要安装bazel 来进行编译 bazel可以下载最新的binary安装文件,这里下载0.1.0版本的bazel https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.0/bazel-0.1.0-installer-linux-x86_64.sh 貌似需要root安装 sh bazel-0.1.0-installe

系统:win10 手头有个python模块,是用C写的,想编译安装就需要让python调用C编译器.直接编译发现使用的是vc9编译,不支持C99标准(两个槽点:为啥VS2008都还不支持C99?手头这个C代码为啥不好好写?) anyway,此时两个想法,一个是改C源码,另一个是自行用VS2013编译一个python.事后证明第一个想法简单容易..第二个想法实际试过之后,感觉难度很大,水很深,最后也没有淌出这浑水,简单记录下过程. ==== 分割线 ==== 因为现在(2016年11月4日)pyt