Mac源码编译安装tensorflow支持CPU（V1.9）

本是古典何须时尚 2022-05-18 00:15 259阅读 0赞

写在前面的话：

白天上班，早上6：00起床学习语法 + 做饭，故只有晚上来弄tensorflow。本来之前已经安装了tensorflow（Pip 安装），但安装完毕后，验证安装，发现各种报错，后来发现，需要从源码编译安装。故此，便拉开了编译安装的大坑之幕。前前后后，一共花了一周吧。毕竟只有晚上那么一会儿功夫。

就在今天，准确的是说是昨天晚上23:00以后，源码编译已经成功了，今天早上起来完成了最后的pip3安装.whl文件。OK

推荐手动下载 源码包.zip， 手动解压， 不推荐 使用命令行 ， 通过git 下载。我下载了数次，都失败了。

之前把tensorflow V1.0 ~ V1.8的源码包全部下载下来，每个版本都尝试编译。都失败了。就V1.9的下载后编译OK

\----------------------------------------

编译成功：

![70][]

下面用官方给出的安装成功后的测试小程序：

源码：

#!/usr/bin/python3
    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))

运行结果：

![运行测试][70 1]

\----------------------- 开心------------------------

源码编译其中，估计只有经历过的人才知道。。。

\-----------------------------------------------------------

\--- 正确的这一次是这样的：

前提：

我使用的是python3，tensorflow源码版本：V1.9

\#准备

1、jdk: 地址：[http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html][http_www.oracle.com_technetwork_java_javase_downloads_jdk8-downloads-2133151.html]

选择mac os x 版本下载安装

![70 2][]

为什么要安装它，因为后面的 bazel编译tensorflow源码需要用到。

2、安装bazel

安装链接：[https://docs.bazel.build/versions/master/install-os-x.html][https_docs.bazel.build_versions_master_install-os-x.html]

我也是参考这个链接安装的。安装后，可以查看安装的版本:

bazel version

3、安装python需要的依赖项

numpy：这是 TensorFlow 需要的数值处理软件包。
    dev：用于向 Python 添加扩展程序。
    pip：用于安装和管理某些 Python 软件包。
    wheel：用于管理 wheel (.whl) 格式的 Python 压缩包。

使用python3安装上面的依赖项。 （入坑之前就用过这些，这里就不给出安装过程了）

4、tensorflowV1.9源码

下载：[https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0][https_github.com_tensorflow_tensorflow_releases_tag_v1.9.0]

这里，啰嗦几句， 不建议使用 下面的命令下载源码。我尝试过好多次，挂着vpn， 更新，最后下载失败

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

推荐：手动下载.zip包，手动解压。

解压完成后，我没有执行下面的命令

cd tensorflow
    git checkout r1.0

\------------------ 准备工作到此结束-----------------

\----- 编译源码

1、终端进入解压后的文件夹：

cd tensorflow-1.9.0

2、执行配置

./configure

\-----我的机器配置不够--- 所以接下来的配置，我都选择了 【N】。

\--- 注意：配置时，需要输入python的路径，我使用的是python3，当我输入python3的路径后，终端会提示是否使用刚刚输入的python3路径，这里，依然输入刚刚输入的路径，不要点击回车键，一定要输入，输入的内容为刚刚输入的python3路径。（尝试了好多次，发现的）

![70 3][]

下面是配置过程原文：

You have bazel 0.15.2 installed.
    Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3
    
    
    Found possible Python library paths:
      /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages
    Please input the desired Python library path to use.  Default is [/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages]
    
    Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [Y/n]: n
    No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [Y/n]: n
    No Hadoop File System support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to build TensorFlow with Amazon S3 File System support? [Y/n]: n
    No Amazon S3 File System support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to build TensorFlow with Apache Kafka Platform support? [Y/n]: n
    No Apache Kafka Platform support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [y/N]: n
    No XLA JIT support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to build TensorFlow with GDR support? [y/N]: n
    No GDR support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to build TensorFlow with VERBS support? [y/N]: n
    No VERBS 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.
    
    Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: n
    No CUDA support will be enabled for TensorFlow.
    
    Do you wish to download a fresh release of clang? (Experimental) [y/N]: n
    Clang will not be downloaded.
    
    Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: n
    No MPI support will be enabled for TensorFlow.
    
    Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native]: 
    
    
    Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: n
    Not configuring the WORKSPACE for Android builds.
    
    Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See tools/bazel.rc for more details.
    	--config=mkl         	# Build with MKL support.
    	--config=monolithic  	# Config for mostly static monolithic build.
    Configuration finished

\---- 3、使用bazel编译

注意：下面编译方式支持cpu。我使用的就是支持cpu的编译方式

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

构建支持GPU的编译命令如下：

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

我是昨晚睡觉前编译的（电池还剩下95%），早上起来发现，机器没电了（忘了接电源）。编译过程很耗RAM。

编译成功，得到下面的输出

#..... 省略前面的哪些安装过程信息
    
    Installing collected packages: tensorboard, tensorflow
      Found existing installation: tensorboard 1.8.0
        Uninstalling tensorboard-1.8.0:
          Successfully uninstalled tensorboard-1.8.0
    Successfully installed tensorboard-1.9.0 tensorflow-1.9.0

编译过程的bash大约有7K行。

![70 4][]

\--- 4、构建

编译成功后，会生成一个与你下载的tensorflow版本对应的 .whl文件。 文件所在路径为 tmp目录。

另起终端进入 tmp目录，找到生成 的文件，执行构建，构建命令如下：

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

我的终端是这样的（构建命令没有截图）：

![70 5][]

\----5、pip3安装

当前目录，输入命令，与python3对应，使用pip3安装：

sudo pip3 install tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.whl

\----6、测试

我用VSCode创建了python文件，键入官方给出的测试代码来验证安装：

#!/usr/bin/python3
    import tensorflow as tf
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))

保存。 终端找到该文件（hdemo.py）。键入命令：

python3 hdemo.py

看到终端输出：

![70 6][]

至此，源码编译安装tensorflow结束。

[70]: /images/20220518/de6aac1c757f4657ac218552fb4dd4f7.png
[70 1]: /images/20220518/2a848dd6c28545899fc642ab53e7c915.png
[http_www.oracle.com_technetwork_java_javase_downloads_jdk8-downloads-2133151.html]: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
[70 2]: /images/20220518/33bf97ceff9c445ba0e6818dbfc24dfd.png
[https_docs.bazel.build_versions_master_install-os-x.html]: https://docs.bazel.build/versions/master/install-os-x.html
[https_github.com_tensorflow_tensorflow_releases_tag_v1.9.0]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0
[70 3]: /images/20220518/ecd8ef59f0254dbf80dae9dca09cd4d0.png
[70 4]: /images/20220518/2ec87eb56c134a3095246e56b9737f24.png
[70 5]: /images/20220518/63f7663fc07e44738ac13bb16e36599a.png
[70 6]: /images/20220518/bda77b17aef24c21b90f5b2d34d481a7.png