TensorFlow源码编译－基于Ubuntu 15.04
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
从源码树的根路径执行:
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer $ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu# 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).# 最后几行输出和下面的信息类似.000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
注意, GPU 支持需通过编译选项 "--config=cuda" 开启.
已知问题
尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在 在切换这两种不同的编译配置时, 使用 "bazel clean" 清理环境.
在执行 bazel 编译前必须先运行 configure, 否则编译会失败并提示错误信息. 未来, 我们可能考虑将 configure 步骤包含在编译过程中, 以简化整个过程, 前提是 bazel 能够提供新的特性支持这样.