TensorFlow C++ API编译与测试指南

作者：很酷cat2023.10.10 11:23浏览量：97

简介：Linux环境下编译TensorFlow C++ API和测试方法总结（完美版）

Linux环境下编译TensorFlow C++ API和测试方法总结（完美版）

引言

随着深度学习领域的快速发展，TensorFlow已经成为一个广泛使用的开源框架。在Linux环境下编译TensorFlow C++ API并进行测试是一个非常重要的环节，对于开发者和研究人员来说，能够熟练掌握编译和测试的流程是非常重要的。本文将重点介绍在Linux环境下编译TensorFlow C++ API和测试方法，帮助读者更好地理解和应用。

准备环境

在编译TensorFlow C++ API之前，需要先准备好以下环境：

  • Linux操作系统：推荐使用Ubuntu 16.04或更高版本。
  • Python：TensorFlow需要Python来构建和管理依赖项。
  • TensorFlow Python API：需要在Python环境下安装TensorFlow库。

    步骤

    1. 安装依赖项

    在Linux系统中，使用以下命令安装所需的依赖项：
    1. sudo apt-get update
    2. sudo apt-get install -y build-essential cmake python-dev swig python-numpy python-dev python-numpy libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

    2. 下载TensorFlow C++源代码

    从GitHub上下载TensorFlow C++源代码：
    1. git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

    3. 构建TensorFlow C++ API

    进入TensorFlow目录，执行以下命令构建TensorFlow C++ API：
    1. cd tensorflow
    2. ./configure
    执行完上述命令后，会生成Makefile文件。
    执行以下命令编译TensorFlow C++ API：
    ```bash
    bazel build —config=opt tensorflow_cc:tensorflow_cc_binary_x86_64 tensorflow_cc:tensorflow_cc_binary_x86_32 tensorflow_cc:tensorflow_cc_library tensorflow_cc:tensorflow_cc_test tensorflow_cc:tensorflow_cc_binary_test tensorflow_cc:tensorflow_cc_op_test tensorflow_cc:tensorflow_python_wrap_cc tensorflow_cc:tensorflow_test_data —jobs=4 —user_cflags=-I/usr/local/include —user_ldflags=-L/usr/local/lib —recursive —verbose_failures —test_timeout=300,450,600,750,900 —build_tests=yes —build_tags=tensorflow —distinct_host_configuration=yes —remote_cache=grpc://localhost:4433 —spawn_strategy=standalone —ignore_unsupported_sandboxing —toolprefix=g++-4.8 —genrule_strategy=standalone —keep_going —define=model=tf-c++-2.0 —define=grpc=1 —action_env=PYTHON2BIN=/usr/bin/python2 —action_env=PYTHON3BIN=/usr/bin/python3 —action_env=PYTHON2LIB=/usr/lib/python2 —action_env=PYTHON3LIB=/usr/lib/python3 —action_env=LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:${LDFLAGS补贴}. (/usr/bin/python2 -m pip install tensorflow==2.0.0-beta1) (/usr/bin/python3 -m pip install tensorflow==2.0.0-beta1) (/usr/bin/python2 -m pip install numpy==1.15.4) (/usr/bin/python3 -m pip install numpy==1.15.4) make clean make -j 4 all tests //tensorflow:tensorflow //tensorflow:tensorflow_cc //tensorflow:tensorflow_cc_test //tensorflow:tensorflow_test //tensorflow:tensorflow_op_test //tensorflow:tensorflow_python //tensorflow:tensorflow_python_test //tensorflow:tensorflow_python_wrap //tensorflow:tensorflow_cc //tensorflow:tensorflow_cc //tensorflow:tensorflow) Bazel version 0.27.1 Eigen version 3.3.7 Glog version 0.3.5 Gtest version 1.8.1 TensorFlow version 2.0.0-beta1 XLA JIT version 0.0.7 protobuf version 3.5.0 Protocol Buffers - Google’s data interchange format version 3.5.0 opencv version 4.1.1 Numpy version 1.15.4 Python version 2.7.18 (default, Oct 8 2019, 14:57:52) [GCC 5.4.0 20160

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