源代码编译安装（linux环境）

    tensorflow有两种安装方式，直接下载google编译好的安装包，或者自己编译安装包。前者比较方便，但是安装时容易因为机器的环境配置差异导致安装失败，后者相对麻烦，但是可以在自己的机器上一步步编译出适合自己机器环境的安装包。

这里简单介绍下安装从源代码编译安装的步骤：

一、下载源代码：

git clone ​​https://github.com/tensorflow/tensorflow.git​​

二、安装bazel：


运行  bazel  version 命令测试是否安装成功（bazel help）

Build label: 0.5.3
Build target: bazel-out/local-fastbuild/bin/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel/BazelServer_deploy.jar

三、编译源代码并安装
     进入tensorflow源代码目录，运行configure, 里面会有一些配置选项，注意python的版本是否正确，还有选择-match=native，这个可以根据自己的机器环境编译合适的安装包；


bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package


     开始编译，可能会报一些错误，比如lib文件找不到，汇编指令无法识别等，这些可以通过检查环境变量是否生效和编译工具的版本是否比较新 来解决，还有就是重新执行configure 修改编译选项，多尝试最后可以编译过的。

可以生成安装包，后缀为*.whl


 
四、运行如下命令可以安装tensorflow
 
 
五、 安装好后进行测试，进入python命令行界面，敲入import tensorflow as tf， 回车会报错，这时，需要再配置下tensorflow的开发环境，执行下面的命令即可
 
mkdir _python_build
 cd _python_build
 ln -s ../bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/org_tensorflow/* .
 ln -s ../tensorflow/tools/pip_package/* .
 python setup.py develop
 
六、测试
直接引用下tensorflow代码页的例子，如下
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> sess.run(a+b)
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七、卸载
        pip  uninstall  tensorflow