安装tensorflow1.2

centos7下安装tensorflow


1. 安装相关库： 
    yum install -y python python-devel python2-pip
    pip install wheel pillow
    下载安装并安装：bazel-0.5.2-installer-linux-x86_64.sh
2. 下载tensorflow代码：
    git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 
    git checkout -b r1.2 origin/r1.2


3. 编译支持mkl tensorflow
    a)./configure  
     目前tensorflow1.2 已经支持了mkl，在third_party下面有现成的库：tensorflow/third_party/mkl/mklml_lnx_2018.0.20170425
     只需要在configure的时候选择使用mkl，并制定mkl路径（无需web上download mkl）
    b)依据mkl应用场景来编译相关包
       # 仅CPU,不使用MKL
       bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
       # 仅CPU, 使用MKL(限intel处理器)
       bazel build --config=opt --config=mkl //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
       # 仅CPU, 使用MKL，且CPU是Intel XEON或phi处理器
       bazel build --config=opt --config=mkl --copt="-DEIGEN_USE_VML" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
       # 启用CUDA
       bazel build --config=opt --config=mkl --copt="-DEIGEN_USE_VML" --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
       # INTEL CPU + CUDA
       bazel build --config=opt --config=mkl --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
4. 构建 whl 包
       bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg


5. 安装 whl 包
     pip2 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl