从源码离线编译安装tensorflow,记录踩过的坑:
1.tensorflow的外部依赖
tensorflow的外部依赖很多,所依赖的外部库均在WORKSPACE文件和//tensorflow/workspace.bzl文件中给出了url地址
使用如下命令可以拉取全部的external外部依赖
bazel fetch //...
为能够离线安装tensorflow,需要建立内部局域网的http服务。(建立http服务可以使用wampserver,可参考
http://blog.csdn.net/huang_yx005/article/details/50914735)
在外部联网机器中使用脚本下载全部的外部依赖,并拷贝到内部局域网的http服务的根目录下。
将WORKSPACE文件和//tensorflow/workspace.bzl文件中的外部依赖的url地址的前缀全部换成内部局域网的http服务的地址。
至此,编译安装需要外部依赖时会从内部http下载相应的库
2.换行符问题
从github上clone下来的文件的可能采用dos换行符,也可能采用unix换行符
如果某个可执行文件采用了dos换行符,此时在liunx下运行就会出错
解决方法:
使用vim打开,输入vim命令 :set ff=unix
上述命令将文件中所有的dos换行符’\r\n’转换成unix换行符‘\n’
3.运行如下的命令时产生错误
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
error in tensorflow setup: ‘install_requires’ must be a string or list of string containing valid project/version requirement specifiers;
Expected ‘,’ or end-of-list in backposts.weakref >= 1.0rc1;
解决办法:
python版本高于3.4,python安装backposts.weakref.10rc1
4.源码编译的大致流程:
export TEST_TMPDIR=…
export LD_LIBRARY_PATH=… 需包含cuda, cudnn相关的路径
./configure 对tensorflow进行配置
bazel build ––config=opt —config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 编译目标程序,开启GPU
If you would like to prevent new dependencies from being added during builds, you can specify the --fetch=false
flag
上述bazel命令建立了一个名为build_pip_package的脚本。
运行如下的命令将会在 /tmp/tensorflow_pkg路径下生成一个.whl文件:
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
使用如下命令安装生成的pip包。
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow–1.1.0-py2-none-any.whl
验证。打开任意一个新的终端,注意不要在tensorflow的安装路径下,运行python
>>> import tensorflowas tf
>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
输出Hello, TensorFlow!
如何阅读tensorflow源码