《TensorFlow技术解析与实战》——2.4　从源代码安装

本节书摘来异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章，第2.4节，作者：李嘉璇，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.4　从源代码安装

从源代码编译安装，需要使用Bazel编译工具。我们先安装Bazel工具。在需要依赖的JDK 8配好之后，在Mac笔记本上直接执行下面命令，安装版本是0.4.4：

brew install bazel``` 其他操作系统（如Ubuntu）的计算机对Bazel的安装，可以采用apt-get等方式。 先进入tensorflow-1.1.0的源代码目录，运行./configure脚本会出现所采用的Python路径、是否用HDFS、是否用Google Cloud Platform等选项，读者可以根据自己的需要进行配置，或者直接按“回车”采用默认配置。 下面我们演示使用CPU版本的编译。具体如下：

tensorflow-1.1.0 ./configurePlease specify the location of python．[Default is /usr/local/bin/python]:Please specify optimization flags to use during compilation [Default is -march=native]:Do you wish to use jemalloc as the malloc implementation? (Linux only) [Y/n]jemalloc enabled on LinuxDo you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [y/N]No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlowDo you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [y/N]No Hadoop File System support will be enabled for TensorFlowDo you wish to build TensorFlow with the XLA just-in-time compiler (experimental)? [y/N]No XLA support will be enabled for TensorFlowFound possible Python library paths: /usr/local/Cellar/python/2.7.12_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages /Library/Python/2.7/site-packagesPlease input the desired Python library path to use． Default is [/usr/local/Cellar/ python/2.7.12_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages]

Using python library path: /usr/local/Cellar/python/2.7.12_2/Frameworks/Python. framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packagesDo you wish to build TensorFlow with OpenCL support? [y/N]No OpenCL support will be enabled for TensorFlowDo you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]No CUDA support will be enabled for TensorFlowConfiguration finished

随后，我们执行bazel编译命令，因为编译时需要耗费大量的内存，加入--local_resources 2048,4,1.0来限制内存大小。具体如下：

bazel build --local_resources 2048,4,1.0 -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_ pip_packagebazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg然后进入/tmp/tensorflow_pkg，可以看到生成的文件tensorflow-1.1.0-cp27-c

p27m-macosx_10_12_intel.whl，直接安装如下：

pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.1.0-cp27-cp27m-macosx_10_12_intel.whl`使用GPU版本的编译需要配置中选择使用CUDA，然后填写对应的CUDA SDK版本等，其他步骤均相同。

相关资源：敏捷开发V1.0.pptx