Anaconda 安装tensorflow后安装warp-ctc

本文档详细介绍了如何在Ubuntu 14.04环境下,使用Anaconda安装TensorFlow之后,进一步安装warp-ctc。步骤包括克隆warp-ctc仓库,创建并编译build目录,设置环境变量如WARP_CTC_PATH、TENSORFLOW_SRC_PATH和CUDA_HOME,并解决编译过程中的路径问题。文章还提到了针对编译错误的解决方案,以及如何进行安装后的测试。

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warp-ctc: https://github.com/baidu-research/warp-ctc

Anaconda 安装tensorflow参照官网即可。

环境:Ubuntu 14.04,tf 1.4, GPU

1:找一个位置,clone warp-ctc

git clone https://github.com/baidu-research/warp-ctc.git
cd warp-ctc

2:创建build目录(编译后文件所在目录)

mkdir build
cd build

3:编译

cmake ../
make

4:进入tensorflow_binding

cd tensorflow_binding

5:设置WARP_CTC_PATH(包含libwarpctc.so路径,编译后再build文件下可以找到),TENSORFLOW_SRC_PATH(tensorflow所在路径),CUDA_HOME(cuda根目录)(根据实际情况设置自己的path).在这里我用的是修改bashrc的方法。隔离不同的用户。如果是在机房什么的,临时使用,可以直接执行export命令,其它省略,只在当前shell有效不影响别人使用。

vim ~/.bashrc
export TENSORFLOW_SRC_PATH="$HOME/tools/anaconda3/lib/python3.6/site-packages:$TENSORFLOW_SRC_PATH"
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda:$CUDA_HOME"
export WARP_CTC_PATH=$HOME/warp-ctc/build:$WARP_CTC_PATH
source ~/.bashrc

6:由于环境变量中的path是根据:分割的,setup.py中获得path后没有将其分割。因此会出现找不到的情况。对于这种情况有两种解决办法。建议第二种。

1)修改环境变量书写方式

export TENSORFLOW_SRC_PATH="$HOME/tools/anaconda
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