TensorFlow 2.4从源码编译macOS环境

最新推荐文章于 2024-03-19 19:53:26 发布
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博客列出了信息技术相关的环境版本信息，包括macOS Catalina 10.15.7操作系统，xcode 10.1开发工具，bazel 3.1.0，Python 3.7.8及相关库如numpy 1.19.4、wheel 0.35.1、Keras - Preprocessing 1.1.2等。

macOS Catalina 10.15.7 
xcode 10.1
bazel 3.1.0
Python 3.7.8

pip                    20.2.4
numpy                  1.19.4
wheel                  0.35.1
Keras-Preprocessing    1.1.2

Windows环境下编译TensorFlow 2.4源码记录
hlld__的博客
02-05 1332
目录前言安装环境依赖安装过程提示编译源码结语 前言 最近两天重装了PC系统，时间也比较多，正好试试在Windows系统上编译TensorFlow源码。我想尝试编译最新的TensorFlow 2.4.1，搭配CUDA 11.2和cuDNN 8.1，看看在最新的版本下编译会不会出现问题。安照官方的教程走一遍后，编译过程还是比较顺利，没有遇到什么麻烦的问题，可以说不管是在Linux还是Windows下，使用最新版本的TensorFlow、CUDA和cuDNN都能顺利通过编译。下面就简单记录下编译的过程，免得以后重
编译Tensorflow2.4.1 C++ API动态库
guotianqing的博客
03-17 1710
环境 系统环境： % cat /etc/issue Ubuntu 18.04.5 LTS \n \l 安装的tensorflow为当前Release版本：tensorflow-2.4.1.tar.gz。可直接到github下载。 在其他版本的Linux上也可以安装。 本文目标：编译出tensorflow的动态链接库以及准备好tensorflow第三方依赖库。 基础包 包括但不限于python3、Numpy、tar、zip、git等。 如果有缺失，安装过程中会报错，根据提示安装即可。 大部分系统已经默认
《TensorFlow技术解析与实战》——2.4　从源代码安装
weixin_34195364的博客
05-02 254
本节书摘来异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章，第2.4节，作者：李嘉璇，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.4　从源代码安装 从源代码编译安装，需要使用Bazel编译工具。我们先安装Bazel工具。在需要依赖的JDK 8配好之后，在Mac笔记本上直接执行下面命令，安装版本是0.4.4： brew insta...
tensorflow-cpu==2.4在mac pro上安装
AiBigData的博客
01-26 804
使用conda创建虚拟环境 conda create -name tf 激活虚拟环境 conda activate tf pip安装tf，使用豆瓣镜像。 pip install tensorflow-cpu==2.4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install tensorflow==2.4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.do
tensorflow 2.4
weixin_42272768的博客
01-22 699
最新的tensorflow2.4 需要更新显卡的驱动、cuda工具和cudnn动态库。需要更新三个包。否则gpu无法使用。
TensorFlow 2.4来了：上线对分布式训练和混合精度的新功能支持
gzq0723的博客
12-17 746
欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏计算机视觉研究院专注CV领域的公众号作者：Edison长按二维码关注今天，谷歌正式发布了TensorFlow 2.4，带来了多项新特性和功...
linux下tensorflow安装
热门推荐
shuzfan的专栏
11-13 5万+
如无特殊说明，所有操作都在Linux系统上完成，并假定只有普通用户权限。(仅有CUDA和cudnn安装需要用到管理员权限)一、 安装TensorFlow1. 使用pip从二进制文件安装注意： 最新版本的二进制文件链接地址，可以通过TensorFlow官网获取 https://www.tensorflow.org/install/install_linux 请安装最新版的pip，或者使用pip in
MacOS开发环境配置指南（含源码）
Homebrew的核心原理是基于Ruby脚本维护Formula（软件包定义），并从GitHub仓库拉取源码进行编译或下载预构建二进制文件，极大提升了软件管理效率。 Git作为版本控制系统的核心工具，在Mac上的配置包括全局用户名、...
TensorFlow GPU版本与CUDA、cuDNN等环境兼容性对照
若用户尝试从源码编译 TensorFlow，则还需安装 Bazel 构建工具，且不同 TensorFlow 版本对 Bazel 的版本有特定限制。例如，TensorFlow 2.4 要求 Bazel 3.7.2，而 TensorFlow 2.6 则需要 Bazel 3.7.2 到 3.99.0 之间...
【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX
老富的博客
04-06 4525
错误的结果就是配置的所有虚拟环境都以base的python版本运行，无法配置每个虚拟环境使用不同python版本，失去了虚拟环境意义。至此，适用PyTorch、Tensorflow、cuDNN框架的深度学习开发环境搭建完成。WSL 上的 CUDA 用户指南。安装protobuf 3.2版本。Anaconda官网版本档案。下载Anaconda安装包。创建Python虚拟环境。设置Anaconda路径。需要注册账号登录下载。通过SSH传送WSL。
Mac下TensorFlow安装
01-25
Mac OS 10 + Python3下TensorFlow的安装，成功失败案例皆有。
TensorFlow2.4 开发 基础篇① 张量和变量 (1)
CMChristel的博客
01-27 668
TensorFlow2.4 开发 基础篇① 张量和变量（Tensor） 文章会不断更新，喜欢的小伙伴可以帮博主点个赞哟(〃‘▽’〃) 文章目录前言1. 变量1.1 创建变量2. 张量2.1 矩形张量2.2 张量形状2.2.1 张量大致样子显示2.2.2 张量的索引方式2.2.2.1 单值索引2.2.2.2 切片索引2.2.2.3 特殊索引2.2.3 张量形态学操作 前言     从这一篇开始，我们就真正的开始学习 TensorFlow 2.4 了，第一篇的话我们讲的是 TensorFlow 的基础，Te
CentOS 6.3 上编译TensorFlow 2.4 so动态链接库
wxj1992的博客
08-12 757
目录1. 环境和组件2. 编译步骤3. 收集产出的so和头文件用于编译自己的服务4. tips 关于tensorflow（以下简称tf），在实际的生产环境里，经常会有在线预测的需求，用python训练好模型供在服务使用来进行实时的预测，很通行的一种做法是把tf编译成so动态库供c++的在线预测服务调用，关于这类的文章也不少，而且如果是用官方指定的Ubuntu，整个编译过程也很轻松愉悦，没什么坑，但很不幸的是，我们的线上机器主要是Centos 6.3的，不光不是Ubuntu，系统版本比较老，各种组件也比较老，
安装tensorflow2.4
最新发布
weixin_44738399的博客
03-19 854
【代码】安装tensorflow2.4。
TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境（Windows）
CMChristel的博客
01-24 1785
TensorFlow2.4 开发 安装篇① 安装必备的开发环境 文章目录1. 简介2.Python3.8安装3. 创建虚拟环境4. 安装TensorFlow 1. 简介 ​ 随着现在技术不断的更新迭代，人工智能开发的框架也是在不断的更新，慢慢地就到了现在最火的TensorFlow框架，因为技术迭代速度很快，所以从本文开始我们采用目前（2021-01）最新的版本进行学习，虽然最新版本可能会不稳定但可以保证我们在学完技术后，这些技术不会很快过时。 ​ Tip：如果觉得最新版本可能不稳定，可以选择低版本的进行安装
TensorFlow 2.4 发布
寒冰屋的专栏
12-16 1443
TensorFlow 2.4 发布。主要更新包括对分布式训练和混合精度的支持，新的 NumPy 前端以及用于监视和诊断瓶颈的工具，此外还涉及性能和扩展方面的增强。 tf.distribute 中的新功能 参数服务器策略 在 2.4 中，tf.distribute模块引入了使用ParameterServerStrategy对模型进行异步训练的实验支持。以及自定义训练循环。参数服务器训练集群由工作服务器和参数服务器组成。变量在参数服务器上创建，然后在每个步骤中由工作人员读取和更新。变量的读取和更新在整个..
Tensorflow 2.4环境配置
qq_43391219的博客
08-06 4762
sklearn是一个通用机器学习框架，而tensorflow是深度学习框架（两者是两种不同的框架）从Anacodna Navigator选择需要的环境，点击。暂时还不知道sklearn版本是否和其他包的版本有对应关系。并安装hdf5（可能并不需要）此时需要卸载 h5py。...
树莓派4B安装Tensorflow2.4.0
jiugeshao的专栏
05-17 3031
前面已经写了很多关于树莓派配置的帖子，如果是新手，可以参考我的专栏 https://blog.csdn.net/jiugeshao/category_11447160.htmlhttps://blog.csdn.net/jiugeshao/category_11447160.html博主当前树莓派的python版本是3.7.2(若不知道如何安装的参考专栏里的帖子）。 一. 安装Tensorflow2.4.0 1. 建立一个新的虚拟环境 为了不影响之前python环境的配置，这边依然选择在虚拟环境
【windows安装tensorflow-gpu2.4.0】
m0_48590589的博客
07-15 447
安装anaconda的过程不再赘述， nvidia-smi 还是那句话 一定要匹配cuda版本本人是3050，如下。
快速配置Tensorflow2.4+Keras2.4环境指南
在2020年，谷歌发布了TensorFlow 2.4版本，这个版本进一步集成了Keras API，使得TensorFlow更易于使用，并且可以更方便地构建和训练模型。Keras是在TensorFlow之前开发的一个流行的开源神经网络库，由于其易用性和...
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