解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告

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### 编译 TensorFlow 源码 #### 准备工作 为了从源码编译 TensorFlow,需先准备必要的开发环境。确保已安装 Python 和 pip 工具,并配置好 Bazel 构建工具。对于 Windows 用户来说,在 Win10 下使用 Bazel 从源码编译 TensorFlow 1.15.3 的 C++ 动态库,建议确认系统支持 AVX2 指令集[^1]。 #### 安装依赖项 在开始之前,还需设置一些额外的软件包作为构建过程中的依赖项。可以通过官方文档获取详细的依赖列表以及具体的安装指南[^2]。 #### 获取源代码 通过 Git 克隆 TensorFlow GitHub 仓库来获得最新的源代码: ```bash git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow ``` #### 配置编译参数 执行 `./configure` 脚本来设定编译选项。此脚本会询问关于目标平台的信息,比如是否启用 GPU 支持等特性。对于特定硬件的支持(如 NVIDIA GeForce GTX 1080),可能需要手动指定 CUDA 计算能力版本号[^3]。 #### 开始编译 一旦所有准备工作就绪,则可启动实际的编译流程。通常情况下,命令如下所示: ```bash bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package ``` 如果要创建仅限 CPU 版本的二进制文件,可以在上述基础上增加相应的标志位以禁用 GPU 相关功能。 #### 处理警告信息 在整个编译过程中可能会遇到大量的 warning 提示,但只要最终输出无误即可忽略这些非致命性的告警消息。 #### 后续操作 当编译完成后,应该有一个新的 TensorFlow 库可供测试或部署用途。记得验证新生成的库能否正常加载并运行简单的程序片段来进行初步的功能检验。
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