TensorFlow源碼安裝

前言

TensorFlow若是能二進制包安裝，我真的不想選擇本身編譯，可是狀況不禁人，好不容易找到一臺服務器，CPU不支持AVX指令集，安裝的release版本運行到import tensorflow as tf 就會報指令異常。網上建議源碼安裝才能解決，因而無奈，想着應該是很是繁瑣的事情，但事實上除了耗時外，其餘都還好，這裏記錄一下，以備後用。

編譯安裝過程

安裝版本構建工具 bazel

bazel是google的版本構建工具，網上褒貶不一，直接下載安裝包進行安裝：

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 

這個步驟沒有碰到問題。

安裝工具包

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

numpy是python的科學計算庫，swig是C庫外部語言封裝調用接口庫，後面幾個應該與python包管理相關，不細究。

下載TensorFlow源碼

使用git來克隆TensorFlow代碼倉庫：

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

比較耗時的操做，文件比較多。

配置TensorFlow

進入tensorflow目錄，而後執行./configure，開始配置，除了jemalloc選項外，我都選了N

編譯TensorFlow

執行如下命令，啓動編譯，過程很是慢，要耐心等待：

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

建立PIP安裝包

完成編譯後，將tensowflow製做成pip安裝包：

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

安裝TensorFlow包

最後，經過pip命令來安裝前一步生成的安裝包，若是沒有先安裝python-pip：

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

增長編譯選型以支持額外CPU指令

本身編譯的版本能夠正常使用，但運行時出現了以下的命令行提示：

原來這款CPU雖然不支持AVX，可是支持SSE，因而決定從新編譯，在編譯時增長了額外的編譯選項，以下：

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

從新打包，安裝。

暫時結束

 至此，整個源碼安裝TensorFlow過程所有結束，暫無發現問題，待後續有問題時再補充。