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
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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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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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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目录 一、介绍 二、原理说明 三、代码实现 四、总结 五、源码一、介绍本文主要解决：用n组(x, y)求出形如y = w * x + b中，w和b的值二、原理说明1，损失函数假设我们先将w和b都赋予初始值，可得到一条直线 y = w * x + b，其中w,b都是已知量 那么一个点（x1, y1）用直线与测的误差是多少呢？ 为了误差都为正数，可取平方表示loss1 = (w * x1 + b -y
原文：https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/79967118 为了编译TensorFlow的源代码，除了要有gcc（版本不低于4.8）支持之外，还需要安装Google自产的编译工具Bazel。 1.安装Bazel 安装Bazel，需要Java
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2020-10-22 16:51:00
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源码编译不需要眼泪! MacOS 成功编译 TensorFlow 源码!最近打算开始研
原创
2022-05-30 11:09:32
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这篇教程的主要源代码在ptb_word_lm.py与reader.py两个文件中。教程对应的源代码的github仓库地址。数据下载地址，该教程需要的数据在该下载的文件解压后的data子目录下。该目录的内容如下图所示： 首先介绍reader.py文件的内容： reader.py文件由_reader_words、_builid_vocab、_file_to_wor
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2024-04-18 06:28:12
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通过观看视频，记下此次笔记，笔记内容来自lite深度解析视频。视频来源：https://www.bilibili.com/video/av24219725/ tensorflow lite 定位于设备端智能应用。我们在台式机上使用tensorflow开发出模型，训练出权重，然后使
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2024-04-21 07:13:47
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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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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。
最近用了一些时间来研究C++版本的tensorflow 当然官网没有提供现成的库包，只能自己根据原码编译。网上翻了一遍，发现资料很多但都相对较为零散，这边记录一下自己编译库包(Release和Debug版本)的流程以及自己踩的坑。电脑环境win10VS2019cmake-3.20.1swigwin-4.0.2tensorflow-1.8.0python3.6(Anaconda)
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2021-04-28 13:23:06
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摘要 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源，并迅速得到广泛关注，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广。TensorFlow系统更新快速，官方文档教程齐全，上手快速且简单易用，支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow（简称TF）白皮书[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解，从系统和代码
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2024-05-07 21:04:54
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大家好，我是极智视界，本文介绍一下 centos7 源码编译 tensorflow 的方法。
原创
2022-12-18 00:38:38
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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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读TensorFlow 源码笔记(2): tensorflow的控制流算子(control_flow_op)在阅读TensorFlow源码时，遇到了很多复杂又晦涩的概念，今儿整理以下内容，分享给大家：介绍专门为处理控制流而添加的五个TensorFlow原语运算符,演示如何将高级控制流结构编译为包含这五个原语的数据流图解释TensorFlow运行时如何执行这些数据流图，包括在一组混合设备（如CPU、
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2024-08-11 10:54:57
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1 - Tensorflow源码目录结构基于2018年5月28日github的tensorflow源码，即1.8版本第一层：tensorflow： 核心代码目录。
third_party：第三方库，包括：eigen3，fft2d，hadoop，mkl，probuf ，kafka，mpi，tensorRT，nccl，grpc等等。
tools：只有两个文件 bazel.rc 和 tf_env_col
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2024-03-13 11:38:52
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tensorflow/tensorflow/该目录下存放着tensorflow的核心代码contrib/该目录下存放有其他项目贡献者添加的相关贡献代码。由于tensorflow受关注程度较高，目前该目录正急剧膨胀。core/后台C++实现部分。包含了主要的 C++代码 和 runtimes 。该目录为tensorflow的C++源码的核心。common_runtime/tensorflow 普通的
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2024-05-29 20:21:16
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