建议先安装Anaconda一。CPU版本安装 1.安装编译好的release版本 1）使用pip安装即可，或者conda 2.编译安装 1）安装gcc（4.8~5.4） 2）安装baze
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2024-03-28 11:56:59
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TensorFlow训练模型时，基本都是在Python环境下完成。生成环境中通常会使用其他语言开发应用程序，来完成对训练好的模型的调用。这时，就需要用到tensorflow的动态库文件。Tensorflow的官方并没有提供编译好的动态库文件，只是给出了如何进行编译的方法指导。实际编译过程中，会遇到很多问题，作者在参考其他编译教程，结合自己的实战经验，总结撰写本教程，希望能为需要的同仁提供些许帮助。
一. 总论说到Tensoflow serving的编译安装，真的是一把鼻涕一把泪。前前后后折腾了一个星期。在这期间参考了同行的做法，自己也在不断地摸索尝试。 遇到的困难：Tensoflow serving的版本和源码在不断更新，之前成功编译安装的版本在一段时间后，由于github上的Tensoflow serving的源码的更新，变得编译安装不成功。即使是执行官网提供的编译安装指令也无法成功编译安
本篇中介绍一下TensorFlow的安装。TensorFlow的安装分为安装包安装和编译安装.一般的用户使用安装包安装就可以了，并且安装包的方式简单方便，具体又分为基于pip安装、基于docker安装、基于VirtualEnv的安装和基于Anaconda的安装，基本的过程都是先准备好Python环境，然后直接通过Pip(python的包管理器)直接下载安装TensorFlow的Python包，比较
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2024-06-24 04:57:18
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网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下：1.原理公式如下：y=γ(x-μ)/σ+β其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map，那么上述参数都是
首先是把tensorflow克隆到本地一份。 既然是谷歌官方要求的，最好把--recurse-submodules加上，文档说可以避免一些数据结构序列化时的编译问题。 这是android demo的github主页。 准备编译 1.安装bazel bazel是谷歌自己的构建工具。tensorflow
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2017-10-27 16:42:00
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1. 预备工具1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子。测试代码可以参考 https://github.com/ksachdeva/tensorflow-cc-examples 和 https://github.com/aljabr0/from
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2023-10-20 20:12:17
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GcC 脚本之家喜欢Tensorflow带给我的小时候玩积木的感觉图 痛并快乐着作者 | GcC出品 | 脚本之家（ID：jb51net）00前言编译tensorflow遇到的bug本来就多，在Windows平台上bugs更是加大力度。明明官方教程中在配置完环境后只需执行两行bazel命令，第一行命令却产生不少error。笔者踩了不少坑后，总结出了一些解决方法形成此教程。1. 配置编译环境1.1
原创
2021-03-24 14:59:53
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前言使用pip方式安装的tensorflow在cpu下运行提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA查阅相关资料之后，发现是目前版本的tensorflow不能很好的支持这些CPU指令集，然而我又极度想提高程序的速度，
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2024-05-03 14:17:05
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Anaconda安装在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包。Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本或 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本在安装的过程中，会询问安装路径，按
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2024-05-22 22:27:07
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目录一、TensorFlow简介二、安装Anaconda获取Anaconda开始安装三、TensorFlow的两个主要依赖包Protocol BufferBazel安装准备获取Bazel四、安装CUDA和cuDNNCUDA获取并安装CUDA测试CUDAcuDNN（CUDA安装完成时才可用）获取cuDNN五、正式开始安装TensorFlow 一、TensorFlow简介TensorFlow™是一个
我的过程：1.下载tensorflow2.下载ndk、sdk然后放到了tensorflow的目录下3，修改workspace4.运行命令：bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package不修改workspace直接跑就要报这个错：ERROR: The 'build' command is only su
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2018-05-24 14:31:00
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实现官方demo并且将转化后的tvm模型进行保存，重新读取和推理 在jupyter notebook上操作的，代码比较分散，其他编译器将代码全部拼起来编译就ok了 官方文档 https://tvm.apache.org/docs/tutorials/frontend/from_tensorflow.
原创
2021-05-25 22:59:18
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在Ubuntu 18.04 LTS 下编译Tensorflow的Android库的步骤：安装Android Studio/Androi
原创
2022-12-13 15:45:46
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brew install bazelisk 配置时会自动安装bazel5.3.0版本。使用 br
原创
2023-01-14 09:53:41
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4.1 使用Session编写hello world： 程序：import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello tensorflow')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
sess.close()结果：b'hello tensorflow'4.2 with session的使用 此段程序为调用会
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2024-08-19 17:18:22
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clang 编译器：clang是LLVM编译器工具集的一个用于编译C、C++、Objective-C的前端。LLVM项目的目标是提供一个GNU编译器套装（gcc）的替代品，由苹果公司的赞助开发，其源代码授权采用的是类BSD的伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校开源码许可。相比于gcc，clang 具有如下优势：编译速度更快：在某些平台上，clang 的编译速度要明显快于gcc。占用内存更小：clang生成
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2024-08-23 13:27:33
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每一个Linux发行版都有自己专门的工具去构建自定义的内核. 本文主要介绍在Ubuntu平台上编译内核, 怎么样从www.kernel.org(也叫vanilla kernel)获得最新且未改动的内核源代码来构建一个自定义的内核, 这样你可以使用自己的内核而不是发行版的内核, 另外也介绍了怎么样给内核打补丁, 从而方便增加新的功能。 下面的工作我都在Ubuntu 6.10 Server ("Edg
TensorFlow 2.0源码编译步骤传统pip安装tensorflow限制修改bazel编译版本限制已知编译存在的问题配置configure编译选项Tips: 本文作者：Phillweston，未经允许禁止转载 传统pip安装tensorflow限制1.AVX指令集CPU使用老版本TensorFlow报错 对于不支持AVX指令集的CPU服务器，在python中使用 import tenso
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2023-11-26 23:34:36
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编译gpu版本：bazel build -c opt --config=cuda --spawn_strategy=standalone //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server 编译cpu版本：bazel build //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_
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2018-03-28 16:02:00
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