ubuntu编译tensorflow

2019-12-04

ubuntu编译tensorflow

环境准备

Ubuntu-16.04（内存8G起步）
tensorflow-1.8.0（CPU版）
protobuf-3.5.0
gcc-4.8以上
bazel-0.18.0
python-2.7/3.5

1.安装Protobuf

需要注意的是，protobuf的版本要与tensorflow版本相对应，protobuf官方链接，tensorflow1.8.0对应的protobuf版本为3.5。

点击最下面的选项Source Code(tar.gz)，并解压进入文件夹，在编译安装protobuf之前需要先安装一些工具（automake libtool）。

在终端依次输入指令：

sudo apt-get install automake libtool
./autogen.sh
./configure
make
sudo make install
sudo ldconfig
# sudo make uninstall 安装错版本后卸载指令
protoc --version  # 查看protobuf版本

2.安装Bazel

Bazel与tensorflow的版本也需要对应，这里用的Bazel版本为0.18.0，Bazel链接。

下载二进制文件bazel-0.18.0-installer-linux-x86_64.sh

打开终端运行Bazel安装程序

1 2	chmod +x bazel-0.15.2-installer-linux-x86_64.sh ./bazel-0.15.2-installer-linux-x86_64.sh --user

安装完后配置环境，打开~/.bashrc(sudo gedit ~/.bashrc)并在文件最后加入

1	export PATH="$PATH:$HOME/bin"

保存后使其生效

1	source ~/.bashrc

3.编译tensorflow源码

tensorflow官方源码链接，选择所需要的版本，下载Source Code(tar.gz)

解压，并进入文件夹，打开命令行终端，输入命令

1	./configure

在这过程中，基本都可以选择No，若是编译GPU版本，则在build Tensorflow with CUDA support ?中选择Y，并输入对应的CUDA以及cuDNN版本

配置完成后用Bazel编译：

1 2	bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so # CPU版 bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so # GPU版

注意，若是在C++环境中需要使用opencv环境，使用命令：

1	bazel build --config=monolithic //tensorflow:libtensorflow_cc.so

一般的编译时间大概为半个小时到一个小时，编译完之后的信息如下：

Target //tensorflow:libtensorflow_cc.so up-to-date:
  bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_cc.so
 
INFO: Elapsed time: 1233.631s, Critical Path: 48.36s
INFO: 2724 processes: 2724 local.
INFO: Build completed successfully, 2842 total actions

注意，看下路径./tensorflow-1.8.0/tensorflow/contrib/makefile下有没有downloads文件夹，若是没有，则需要在./tensorflow-1.8.0文件夹下，输入：

1	./tensorflow-1.8.0/tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh

执行完后，会有downloads文件夹。

4.安装Eigen库

首先打开上一步downloads文件夹，里面会有eigen文件夹，进入eigen文件夹依次输入

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

安装完毕后，会在usr/local/include目录下会出现eigen3文件夹

接下来就是用C++调用pb模型了。。。后续继续更新。