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1、环境准备
- JDK安装
- python版本确认，我的版本是3.6，具体升级过程可以参考//www.greatytc.com/p/09a37fce4ba6
- 安装Bazel
我的电脑安装了homebrew，直接执行
brew install bazel
安装完之后验证
bazel version
其他的安装方式可以参考官网。
- 安装Numpy
pip install numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
其他方式可以参考官网。
2、下载源码
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
--recurse-submodules参数是必须的，用于获取 tensorflow 依赖的 protobuf 库。下载完之后
image.png
3、编译源码
进入源码目录，执行
./configure
然后选择要支持的模块
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3.6
##选择python路径
Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [Y/n]:
##支持GCP，普通用户没必要
Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [Y/n]:
##是否支持HDFS，这个比较有用
Do you wish to build TensorFlow with Amazon S3 File System support? [Y/n]:
##是否支持亚马逊的S3文件系统，普通用户没必要
Do you wish to build TensorFlow with Apache Kafka Platform support? [y/N]:
##是否支持kafka
Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [y/N]:
##是否支持XLA（Accelerated Linear Algebra/加速线性代数）JIT（just-in-time/即时编译 ），加速线性代数(融合可组合运算来提升性能, 通过极端专门化减小可执行文件大小)，运行时的优化
Do you wish to build TensorFlow with GDR support? [y/N]:
##是否支持GDR，如果你不支持CUDA，就不要选这个了。这个是要硬件支持的。如果支持，可以使用grpc+gdr交换参数
Do you wish to build TensorFlow with VERBS support? [y/N]:
##和GDR类似，使用verbs库来交换参数，也就是remote direct memory access(RDMA)。如果你使用了InfiniBand的卡，可以启用。
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]:
##OpenCL不建议启用, 这是一个开发的计算框架，但异构计算的事实标准是CUDA，如果你启用了OpenCL，还要安装下面的ConputeCPP for SYCL 1.2
Please specify which C++ compiler should be used as the host C++ compiler. [Default is /usr/bin/g++]:
Please specify which C compiler should be used as the hostC compiler. [Default is /usr/bin/gcc]:
Do you wish to build TensorFlow with ComputeCPP support? [Y/n]:
##使用SYCL将c++应用程序引入到广泛的OpenCL加速器中
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]:
##是否支持CUDA，需要硬件支持
Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]:
##是否支持MPI，和GDR, VERBS的作用是一样的
Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:
image.png
到这里，就可以编译安装包了。
bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
image.png
编译完之后打包到目录/tmp/tensorflow_pkg
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip包打包成功就可以安装了
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.whl
4、验证
打开一个 python 终端:
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>>
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