cuda 编译 linux,Linux下安装Tensorflow源码及编译

下载Tensorflow源码

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

如果无法下载也可以在github上直接下载tensorflow的打包文件，这样也能编译，但是不能使用git命令

可根据需要切换到不同的分支

安装bazel

输入以下命令

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-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

如果无法下载，也可以自己下载文件包，然后放入tensorflow目录中

安装依赖库

# Python 2.7

sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel

# Python 3.x

sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel

安装CUDA和cuDNN

如果只使用CPU编译可以跳过此步骤

编译安装

cd tensorflow

./configure

此时会逐项弹出选项，可以根据自己的实际需求选择需要启用的功能

编译CPU版本(//后面也是命令，不是注释)

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

编译GPU 版本

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

GCC 5需要设置--cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0"选项。

生成python wheel包，其中/tmp/tensorflow_pkg是你想安装tf的目录

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

最后安装生成的包

sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.0-py2-none-any.whl

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