配置C++/Tensorflow环境

slgnesin

于 2022-01-07 21:38:08 发布

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分类专栏： Deep Learning C++ 文章标签： tensorflow c++ 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/slgnesin/article/details/122372644

本文档详细介绍了在Ubuntu 20.04系统上配置C++和Tensorflow 2.6.2的环境过程，包括安装CUDA 11.3, Cudnn 8, Python3.8和gcc9.3。关键步骤涉及下载Tensorflow，安装protobuf，absl，eigen3和bazel，并确保版本匹配以避免编译问题。完成安装后，将编译生成的库文件复制到系统路径，最后通过编写CMakeLists.txt进行测试。" 108391854,9916314,HTTP协议详解与特点,"['后端开发', 'Java', 'Servlet']

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系统环境：
Ubuntu 20.04
Cuda 11.3
Cudnn 8
Python3.8
gcc9.3

Step 1.
google下载最新版Tensorflow 2.6.2
根据"C++调用Tensorflow”，需安装protobuf，absl，eigen3，bazel
需要注意版本问题，因此需参考tensorflow下的workspace.bzl文件中所提及的版本来安装对应版本的包，版本过高会导致编译问题

Step 2.
Protobuf安装

#cd protobuf
#git submodule update --init --recursive
#./autogen.sh
#./configure
#make
#make check
#make install
#ldconfig

运行protoc --version，输出版本信息则表示安装成功

Step 3.
下载对应版本eigen3以及abseil-cpp，cp -r所有*.h及*.so到对应的/usr/local/includ

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