C 版 TensorFlow 安装方法详解
TensorFlow 提供了一个 C API，该 API 可用于为其他语言构建绑定。该 API 在 c_api.h 中定义，旨在实现简洁性和一致性，而不是便利性。
每夜版 Libtensorflow C 软件包
Libtensorflow 软件包是在夜间构建的，并会针对所有受支持平台上传到 GCS。软件包会上传到 libtensorflow-nightly GCS 存储分区，并按操作系统和构建日期编入索引。对于 MacOS 和 Linux 的共享对象，我们的脚本会根据当前日期重命名 .so 文件，这些文件已复制到包含工件的目录中。
支持的平台
以下系统支持 C 版 TensorFlow：
- Linux - 64 位，x86
- macOS - 版本 10.12.6 (Sierra) 或更高版本
- Windows - 64 位，x86
设置
下载
| TensorFlow C 库 | 网址 |
|---|---|
| Linux | |
| Linux（仅支持 CPU） | https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-linux-x86_64-2.4.0.tar.gz |
| Linux（支持 GPU） | https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-gpu-linux-x86_64-2.4.0.tar.gz |
| macOS | |
| macOS（仅支持 CPU） | https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-darwin-x86_64-2.4.0.tar.gz |
| Windows | |
| Windows（仅支持 CPU） | https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-windows-x86_64-2.4.0.zip |
| Windows（仅支持 GPU） | https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-gpu-windows-x86_64-2.4.0.zip |
解压
解压缩下载的归档文件，其中包含要添加到 C 程序中的头文件以及要与之关联的共享库。
在 Linux 和 macOS 上，您可能需要解压缩到 /usr/local/lib：
sudo tar -C /usr/local -xzf (downloaded file)链接器
在 Linux/macOS 上，如果将 TensorFlow C 库解压缩到系统目录（例如 /usr/local），请使用 ldconfig 配置链接器：
sudo ldconfig如果将 TensorFlow C 库解压缩到非系统目录（例如 ~/mydir），请配置链接器环境变量：
Linux
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/mydir/libmacOS
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib
export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib构建
示例程序
安装 TensorFlow C 库后，使用以下源代码创建一个示例程序 (hello_tf.c)：
#include
#include
int main() {
printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version());
return 0;
} 编译
编译示例程序以创建可执行文件，然后运行以下命令：
gcc hello_tf.c -ltensorflow -o hello_tf
./hello_tf上述命令会输出：Hello from TensorFlow C library version number
成功：TensorFlow C 库已配置完毕。
如果程序无法构建，请确保 gcc 可以访问 TensorFlow C 库。如果解压缩到 /usr/local，请将库位置明确传递给编译器：
gcc -I/usr/local/include -L/usr/local/lib hello_tf.c -ltensorflow -o hello_tf从源代码构建
TensorFlow 是开源系统。请阅读相关说明，了解如何从源代码构建 TensorFlow 的 C 库。
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