Tensorflow source build on MAC EI Capitain

本文详细记录了作者在Mac上从源代码编译TensorFlow的过程,包括安装依赖工具、设置Python环境、下载源代码及解决编译过程中遇到的问题。

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1 前言

自2015年,google公开Tensorflow以来,一直想认真的学习一下。由于网络封锁,ubuntu版本太低,一直没有成功的编译过Tensorflow。

对于一个拥有极强好奇心的我而言,总是一种时时会浮上心头的黑云,让我感到不快和隐痛。


转机出现于2016年4月,公司给每一个软件工程师换了Mac。 Tensorflow的编译环境是Ubuntu和Mac OS,外部环境具备。


2 准备编译

  • brew install bazel swig
  • pip3 install six
  • pip3 install numpy
  • pip3 install wheel
  • pip3 install --upgrade protobuf

Mac上的python版本为2.7,我自己装了3.5

下载源代码:

git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow  需要链接外网。


3 编译

$ ./configure
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]:

我设置了python3的路径

1. bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

这儿会出错,报告找不到 /usr/local/opt/pcre/lib/*

采用以下方法建立软连接。

sudo mkdir -v /usr/local/opt/pcre
sudo ln -s /usr/local/Cellar/pcre/8.38/lib /usr/local/opt/pcre


重新build,执行命令1.


2. bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg


如果命令出错,

cp -r bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/__main__/* bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/


重新执行命令2


# The name of the .whl file will depend on your platform.
3  pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.8.0-py2-none-linux_x86_64.whl


整个过程结束。


我用了2天的时间,完成的编译过程。


希望大家少走弯路。

内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
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