centos 7 tensorflow-gpu-1.8.0 源码编译

这里我们安装tensorflow-gpu-1.8.0
0.检查gcc,cuDNN,CUDA的版本信息
1. 安装bazel
旧版本安装

  • 下载源 https://github.com/bazelbuild/bazel/releases?after=0.12.0
  • sudo chmod +x bazel-0.9.0-installer-linux-x86_64.sh
  • sudo ./bazel-0.9.0-installer-linux-x86_64.sh --user
    加入系统
  • source /home/gai/.bazel/bin/bazel-complete.bash
  • export PATH=$PATH:/home/gai/.bazel/bin
    需要注意的是，把gai换成自己系统的用户名
注意：我用0.9.0编译发现报错，github有人说要把bazel版本提高到12；[知乎]（https://zhuanlan.zhihu.com/p/39772050）上也有人采坑啦~

最新版本安装
https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html

  • 添加源 将源vbatts-bazel-epel-7.repo放在/etc/yum.repos.d目录下。
    -sudo yum install bazel
    如果网络不好可以，多次尝试
    因为安装的时候自动安装了很多依赖项，时间可能比较久


2.安装 TensorFlow Python 依赖项
yum install numpy, python-devel,python-pip, python-wheel

3. tensorflow下载配置

  • 下载对应版本的源码解压
    https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

    在进行configure配置之前，先安装clang

  • sudo yum install epel-release

  • sudo yum install clang
    再进行配置 ,在tensorflow目录下(可以从github下载source或者直接git这个比较慢...) ./configure 进行配置

如果出现这个错误：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10718



类似这种@bazel_tools可能就是bazel版本不匹配。

编译完成后执行

  • bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
  • sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
    如果是python3.6 需要sudo pip, 那还是用全路径（pip）不然的话sudo默认使用pip2就会报tf的版本不适用这个平台的错误。
    注意：
    configure从gpu版本切换cpu都要进行
  • try 'bazel clean' before /.configure.
    测试的时候别在tensorflow目录下import tensorflow，可能直接引用里面的目录下的包。

http://www.alfrednanwu.com/machine-learning/-gtx-1080ubuntu1604cuda8cudnn51tensorflow

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