mac源码安装tensorflow

最新推荐文章于 2024-09-20 22:28:20 发布

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本文记录了使用 Bazel 构建 TensorFlow 的 pip 安装包的过程，其中包括指定的编译选项如 AVX, AVX2 等，并配置了 CUDA 环境。

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

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

2017.08.08
bazel build -c opt –copt=-mavx –copt=-mavx2 –copt=-mfma –copt=-msse4.2 –config=cuda -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

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在MacBook Air M3上安装TensorFlow 1.15需要注意几个关键点，尤其是因为M3芯片属于Apple Silicon系列，使用的是ARM架构。TensorFlow官方对ARM平台的支持在较新版本中有所改善，但TensorFlow 1.15并不直接支持ARM64架构。因此，需要通过一些额外步骤来实现安装。 ### 安装前准备 1. **确认Python环境**：确保系统中已安装Python 3.6到3.8之间的版本，这是TensorFlow 1.15所支持的Python版本范围。 2. **安装pip**：确保已经安装了`pip`，用于后续的包管理操作。 3. **安装virtualenv（可选）**：为了保持环境的干净与隔离，建议使用虚拟环境。可以通过以下命令安装并创建虚拟环境： ```bash pip install virtualenv virtualenv --python=python3.7 tf1_15_env source tf1_15_env/bin/activate ``` ### 安装方法 #### 方法一：使用兼容x86架构的二进制文件（Rosetta 2）由于TensorFlow 1.15没有为ARM64提供官方预编译包，一种可行的方法是通过Rosetta 2运行x86架构的代码。这需要将整个Python环境设置为在Rosetta模式下运行。 1. 下载并安装适用于Intel Mac的Python解释器[^1]。 2. 使用该Python解释器创建一个新的虚拟环境。 3. 在此环境中尝试安装TensorFlow 1.15： ```bash pip install tensorflow==1.15 ``` #### 方法二：从源码构建如果希望通过原生ARM64方式运行TensorFlow 1.15，则可能需要从源码开始构建。这种方法较为复杂且耗时较长，但对于希望获得最佳性能的应用场景来说可能是值得的。 1. 安装Bazel构建工具，注意选择与TensorFlow 1.15兼容的版本。 2. 克隆TensorFlow仓库，并切换至对应的分支或标签： ```bash git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow git checkout v1.15.0 ``` 3. 配置构建选项，特别指定针对ARM64架构的支持。 4. 执行构建过程，并生成wheel文件。 5. 安装生成的wheel文件。 ### 注意事项 - 在执行上述任何一种安装方法之前，请确保了解每一步骤的具体含义及其潜在风险。 - 构建过程中可能会遇到依赖项缺失或其他错误，这些通常可以通过查阅相关文档或社区讨论找到解决方案。 - 对于生产环境部署，推荐考虑升级到更新版本的TensorFlow，以利用最新的功能改进和安全修复。