下载与安装二

TensorFlow

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下载与安装二

从源码安装

克隆 TensorFlow 仓库

$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

--recurse-submodules 参数是必须得, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库.

Linux 安装

安装 Bazel

首先依照教程安装 Bazel 的依赖. 然后在链接中下载适合你的操作系统的最新稳定版, 最后按照下面脚本执行：

$ chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH

$ ./PATH_TO_INSTALL.SH --user

注意把 PATH_TO_INSTALL.SH 替换为你下载的安装包的文件路径.

将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中.

安装其他依赖

# For Python 2.7:

$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel

# For Python 3.x:

$ sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel

可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)

为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5 V2.

TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡. 被支持的显卡包括但不限于:

NVidia Titan
NVidia Titan X
NVidia K20
NVidia K40

下载并安装 Cuda Toolkit 7.0

下载地址

将工具安装到诸如 /usr/local/cuda 之类的路径.

下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5

下载地址

解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下. 假设 Cuda Toolkit 7.0 安装在 /usr/local/cuda, 执行以下命令:

1
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3

tar xvzf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz

sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

配置 TensorFlow 的 Cuda 选项

从源码树的根路径执行:

$ ./configure

Do you wish to bulid TensorFlow with GPU support? [y/n] y

GPU support will be enabled for TensorFlow

Please specify the location where CUDA 7.0 toolkit is installed. Refer to

README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Please specify the location where CUDNN 6.5 V2 library is installed. Refer to

README.md for more details. [default is: /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

Setting up Cuda include

Setting up Cuda lib64

Setting up Cuda bin

Setting up Cuda nvvm

Configuration finished

这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接. 每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令.

编译目标程序, 开启 GPU 支持

从源码树的根路径执行:

$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer

$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu

# 大量的输出信息. 这个例子用 GPU 迭代计算一个 2x2 矩阵的主特征值 (major eigenvalue).

# 最后几行输出和下面的信息类似.

000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]

000006/000001 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]

000009/000009 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]

注意, GPU 支持需通过编译选项 "--config=cuda" 开启.

已知问题

尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在在切换这两种不同的编译配置时, 使用 "bazel clean" 清理环境.
在执行 bazel 编译前必须先运行 configure, 否则编译会失败并提示错误信息. 未来, 我们可能考虑将 configure 步骤包含在编译过程中, 以简化整个过程, 前提是 bazel 能够提供新的特性支持这样.