[译] 系列教程：Installing TensorFlow for C

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TensorFlow 在 c_api.h中定义了一套 C API，用来提供适合于创建和其余语言的绑定. 这套 API 倾向于简单性和一致性，而不是方便。

支持的平台

你可能会在下面的操做系统上安装用于 C 的 TensorFlow：

• Linux
• Mac OS X

安装

采起下面几步来安装用于 C 的 TensorFlow 库，而后打开用于 C 的 TensorFlow：

1. 选择你将会仅仅运行用于 C 的 TensoFlow 在 CPU（S）上，仍是有 GPU（S）的帮助。为了帮你作出选择，在如下指南中阅读这一节，标题为决定安装哪一个TensorFlow”：

   * @{$install_linux#determine_which_tensorflow_to_install$Installing TensorFlow on Linux}
   * @{$install_mac#determine_which_tensorflow_to_install$Installing TensorFlow on Mac OS}
   复制代码

2. 经过调用下面的 shell 命令，下载而且解压 TensorFlow 的 C 库到 /usr/local/lib：

TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support
OS="linux" # Change to "darwin" for Mac OS
TARGET_DIRECTORY="/usr/local"
curl -L \
  "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-${OS}-x86_64-1.4.0-rc0.tar.gz" |
  sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz
复制代码

tar 命令会解压 TensorFlow C 库到 TARGET_DIRECTORY 的子目录 lib中。好比指定 /usr/local 做为 TARGET_DIRECTORY，那么 tar 就会解压TensorFlow C 库到 /usr/local/lib。

若是你更但愿解压库到不一样的目录，那么相应的调整 TARGET_DIRECTORY。

3. 在上一步中，若是你指定了一个系统目录（好比，/usr/local)做为 TARGET_DIRECTORY，而后运行 ldconfig 配置连接器。 好比：

sudo ldconfig

若是你指定了一个 TARGET_DIRECTORY 而不是系统目录，（好比，~/mydir），那么你必须设定你的解压目录（好比，~/mydir/lib）到两个环境变量中。 好比:

 export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For both Linux and Mac OS X
  export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Linux only
  export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Mac OS X only

验证你的安装

在安装完成以后，新建文件，输入如下代码，文件命名为 hello_tf.c:

#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>

int main() {
  printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version());
  return 0;
}
复制代码

编译和运行

调用如下命令来编译 hello_tf.c

gcc hello_tf.c

运行生成的可执行文件应该输出如下消息:

a.out
Hello from TensorFlow C library version number

定位问题

若是程序编译失败，最有可能的错误是 gcc 找不到 TensorFlow C 库.解决这个问题的方法是为 gcc 指定 -I 和 -L 选项.好比，TARGET_LIBRARY 是/usr/local，你应该这样调用 gcc：

gcc -I/usr/local/include -L/usr/local/lib hello_tf.c -ltensorflow

若是执行 a.out 失败,你就要问问本身这几个问题了：

• 这个程序编译有没有错误？
• 是否按第三步 安装, 指定了正确的环境变量的目录?
• 是否有正确的 export 这些环境变量?

若是你仍然会有编译或者运行的错误信息, 请到 StackOverflow 寻找或者请求可能的解决方案.

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