《TensorFlow技術解析與實戰》——2.4 從源代碼安裝

本節書摘來自異步社群《tensorflow技術解析與實戰》一書中的第2章，第2.4節，作者李嘉璇，更多章節内容可以通路雲栖社群“異步社群”公衆号檢視

從源代碼編譯安裝，需要使用bazel編譯工具。我們先安裝bazel工具。在需要依賴的jdk 8配好之後，在mac筆記本上直接執行下面指令，安裝版本是0.4.4：

<code>brew install bazel</code>

其他作業系統（如ubuntu）的計算機對bazel的安裝，可以采用apt-get等方式。

先進入tensorflow-1.1.0的源代碼目錄，運作./configure腳本會出現所采用的python路徑、是否用hdfs、是否用google cloud platform等選項，讀者可以根據自己的需要進行配置，或者直接按“回車”采用預設配置。

下面我們示範使用cpu版本的編譯。具體如下：

随後，我們執行bazel編譯指令，因為編譯時需要耗費大量的記憶體，加入--local_resources 2048,4,1.0來限制記憶體大小。具體如下：

然後進入/tmp/tensorflow_pkg，可以看到生成的檔案tensorflow-1.1.0-cp27-cp27m-macosx_10_12_intel.whl，直接安裝如下：

``

pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.1.0-cp27-cp27m-macosx_10_12_intel.whl

使用gpu版本的編譯需要配置中選擇使用cuda，然後填寫對應的cuda sdk版本等，其他步驟均相同。