TensorFlow源码编译－基于Ubuntu 15.04

jopen 8年前

Ubuntu/Linux直接安装：

# 仅使用 CPU 的版本  $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl  # 开启 GPU 支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了 CUDA sdk)  $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

源码编译：

克隆 TensorFlow 仓库

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

--recurse-submodules 参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库.

Linux 安装

安装 Bazel

首先依照教程安装 Bazel 的依赖. 然后使用下列命令下载和编译 Bazel 的源码:

$ git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git  $ cd bazel  $ git checkout tags/0.1.0$ ./compile.sh

上面命令中拉取的代码标签为 0.1.0, 兼容 Tensorflow 目前版本. bazel 的HEAD 版本 (即最新版本) 在这里可能不稳定.

将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中.

安装其他依赖

$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev

可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)

为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2.

TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡包括但不限于:

NVidia Titan
NVidia Titan X
NVidia K20
NVidia K40

下载并安装 Cuda Toolkit 7.0

下载地址

将工具安装到诸如 /usr/local/cuda 之类的路径.

下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5

下载地址

解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装在 /usr/local/cuda, 执行以下命令:

tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz  sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include  sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

配置 TensorFlow 的 Cuba 选项

从源码树的根路径执行:

$ ./configure  Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y  GPU support will be enabled for TensorFlow    Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to  README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda    Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to  README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda    Setting up Cuda include  Setting up Cuda lib64  Setting up Cuda bin  Setting up Cuda nvvm  Configuration finished

这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令.

编译目标程序, 开启 GPU 支持