TensorFlow源码安装

前言

TensorFlow若是能二进制包安装，我真的不想选择本身编译，可是状况不禁人，好不容易找到一台服务器，CPU不支持AVX指令集，安装的release版本运行到import tensorflow as tf 就会报指令异常。网上建议源码安装才能解决，因而无奈，想着应该是很是繁琐的事情，但事实上除了耗时外，其余都还好，这里记录一下，以备后用。

编译安装过程

安装版本构建工具 bazel

bazel是google的版本构建工具，网上褒贬不一，直接下载安装包进行安装：

wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.13.0/bazel-0.13.0-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x ./bazel-0.13.0-installer-linux-x86_64.sh 
./bazel-0.13.0-installer-linux-x86_64.sh 

这个步骤没有碰到问题。

安装工具包

sudo apt install python-numpy swig python-dev python-wheel

numpy是python的科学计算库，swig是C库外部语言封装调用接口库，后面几个应该与python包管理相关，不细究。

下载TensorFlow源码

使用git来克隆TensorFlow代码仓库：

git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

比较耗时的操做，文件比较多。

配置TensorFlow

进入tensorflow目录，而后执行./configure，开始配置，除了jemalloc选项外，我都选了N

编译TensorFlow

执行如下命令，启动编译，过程很是慢，要耐心等待：

bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

建立PIP安装包

完成编译后，将tensowflow制做成pip安装包：

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package ~/

安装TensorFlow包

最后，经过pip命令来安装前一步生成的安装包，若是没有先安装python-pip：

pip install ~/tensorflow-1.8.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 

增长编译选型以支持额外CPU指令

本身编译的版本能够正常使用，但运行时出现了以下的命令行提示：

原来这款CPU虽然不支持AVX，可是支持SSE，因而决定从新编译，在编译时增长了额外的编译选项，以下：

build -c opt --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

从新打包，安装。

暂时结束

 至此，整个源码安装TensorFlow过程所有结束，暂无发现问题，待后续有问题时再补充。