Tesorflow源代码安装方式以及错误的解决方法

Posted 修雨轩陈

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Tesorflow源代码安装方式以及错误的解决方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

作者 修雨轩陈@cnblog

目录

  1. Configure the installation. (安装配置)

  2. Create the pip package and install (创建pip安装包并且安装)

 

----------------

参考文献:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

 

软件环境:

ubuntu 14,.04 –64bit

python2.7

java8

bazel 0.3XX  

PS 由于bazel版本过低, 会导致tensorflow安装失败,请大家千万不要安装这个版本的bazel  我再下面会简述自己的这个错误。

------------------

Configure the installation (配置安装)

 

按照github下的方式安装方式

出错:

image

查看值错误输出的末尾

clip_image004

原因:

本地没有bazel /bazel版本与tensorflow的要求不一致 , 脚本会自动去google官网上下载,由于****, 导致不能访问google 于是出错。

解决方法: 手动安装bazel ,并在github上找到bazel 的0.4.2 版本;

安装bazel 的时候又会出现以下问题:

clip_image006

这是由于bazel 依赖于google prolbuff , 于是需要安装progub ; 当然也有更好的解决方法, 方法如下

在安装之前最好先把旧版本的bazel删除掉, 根据网站上的提示:

https://bazel.build/versions/master/docs/install.html

以及log提示, 在geihub上找到bazel-0.4.2-installer-linux-xxxx.sh

https://github.com/bazelbuild/bazel/releases

使用以下命令安装:

./bazel-0.4.2-installer-linux-x86_64.sh --user

clip_image008

clip_image010

好了 , 已经bazel-0.42安装成功了。

接下来据需安装tensorflow:

clip_image012

Create the pip package and install (创建pip 安装包并安装)

继续按照安装说明文档https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

使用命令bazel构造源:

bazel build --config opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

安装结果如所示:

clip_image014

Setting up TensorFlow for Development(配置Tensorflow开发版)

好了, bazel 命令已经创建出了pip 安装包。

创建一个目录用于存放安装文件:

mkdir _python_build
 
切换到该目录下:
cd _python_build
 
建立软连接(符号链接)
ln -s ../bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/org_tensorflow/* .
 
ln -s ../tensorflow/tools/pip_package/* .  ##注意以上两句最后都有一个点
如图所示
 
clip_image016
 
安装
python setup.py develop

结果如图所示: PS 安装的是开发版本0.12

clip_image018

测试安装

使用python命令进入python 中,并导入tensorflow , 如果整个过程没有出错, 说明tensorflow安装成功

clip_image020

总结

整个过程中比较难的两部分都在准备阶段: 安装Cuda ,以便于对GPU加速的支持;还有一个就是bazel 的安装。Tensorflow的源码方式安装并不是向一些人说的那样很难。

Cuda的安装以及Cudann的安装在Cuda以及Tensorflow的github主页中都有详细说明; 因此没有必要去详细说明。

以上是关于Tesorflow源代码安装方式以及错误的解决方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Ubuntu 16.04 + tesorflow环境配置

windows server,nginx安装,配置,运行nodeJS后端的web项目的实现,以及错误分析及解决方法

Tesorflow-自动编码器(AutoEncoder)

ElasticSearch 安装时一些错误以及解决方法

ubuntu 环境下pycharm的 安装与激活教程 以及错误解决方法

LAMP 常见安装编辑错误以及解决方法