TensorFlow GPU版源码编译安装

该博客详细介绍了在已安装CUDA、cuDNN、NCCL和bazel的前提下,如何手动配置和编译TensorFlow 1.12.0的GPU版本。包括通过./configure设置CUDA和cuDNN路径,选择CUDA和cuDNN版本,配置NCCL和GPU硬件版本,以及使用bazel编译并生成wheel包进行安装。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前提:已安装CUDA,cuDNN,NCCL,bazel

 

1. configure

[user1@node1 tensorflow-1.12.0]$ ./configure

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


Found possible Python library paths:
  /usr/lib/python2.7/site-packages
  /usr/lib64/python2.7/site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [/usr/lib/python2.7/site-packages]                //回车

Do you wish to build TensorFlow with Apache Ignite support? [Y/n]: n
No Apache Ignite support will be enabled for TensorFlow.

Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: y
XLA JIT support will be enabled for TensorFlow.

Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: n
No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow.

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