tensorflow 源码编译
国内源码免费分享平台TensorFlow是一款广泛应用于人工智能和机器学习的框架，由Google公司开发，当前已经成为人工智能领域中最受欢迎和最广泛使用的开源深度学习平台之一。虽然Tensorflow提供了很多预编译版本，但是它的源代码依然是值得使用者深入挖掘的宝库。本文将与大家分享如何编译Tensorflow源码，感兴趣的小伙伴可以跟随本文一起完成。
1.环境要求
在编译Tensorflow之前，我们需要确保我们的系统环境满足以下要求：
1.1 操作系统：Ubuntu 16.04或更高版本、macOS或者Windows 10。
1.2 Python：安装Python2.7或Python3.6。推荐使用conda虚拟环境来管理Python。
1.3 Bazel：安装版本 0.17.2。
1.4 CUDA：安装CUDA 9.0或更高版本。
1.5 cuDNN：安装cuDNN 7.0或更高版本。
1.6 Tensorflow源代码：从Github上下载Tensorflow源代码，并检出最新的稳定版本。
2.编译Tensorflow
所有的库和插件已准备就绪后，就可以开始编译Tensorflow源代码了。下面是具体的步骤：
2.1 查看Python路径
在开始编译之前，先使用以下命令查看当前Python路径：
$ which python
输出的路径会用于后续的配置。此外，我们还需要确认python和pip版本是否正确。执行以下命令进行检查：
$ python --version
$ pip --version
2.2 配置
首先，在源代码目录下执行configure命令，启动编译配置过程。在此过程中，许多编译选项将被询问，包括CUDA和cuDNN路径，Python版本，以及编译类型等参数。
$ ./configure
配置过程中有以下选项需要注意：
2.2.1 Python路径
当询问Python路径时，输入步骤2.1中输出的路径。例如：
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]:/path/to/python
2.2.2 CUDA和cuDNN路径
输入CUDA和cuDNN的路径，注意按照实际路径填写，例如：
Please specify the CUDA SDK version you want to use，e.g. 7.0. [Leave empty to default to CUDA 9.0]: 9.0
Please specify the location where CUDA 9.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /path/to/cuda-9.0
同样，输入cuDNN路径，例如：
Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7.0.5]: 7.0.5
Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /path/to/cudnn-7.0.5
2.3 编译
配置完成后，我们可以开始编译TensorFlow。在源代码目录下执行以下命令：
$ bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
以上命令将以TensorFlow的默认设置（opt和cuda）进行编译。如果你想以其他配置选项进行编译，例如使用cpu而不是gpu，可以在--config选项中进行修改。
2.4 打包
编译完成后，我们需要使用以下命令来创建TensorFlow的pip安装包：
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
/tmp/tensorflow_pkg是pip安装包存储的目录。
3.安装Tensorflow
到此，TensorFlow的源代码编译就完成了。现在我们可以使用pip命令来安装我们刚刚生成的安装包了：
$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl
4.总结
TensorFlow的源代码编译虽然比较复杂，但是使用源代码却可以让我们更好地理解TensorFlow的内部工作原理，为深度学习应用提供更高效的编译和执行方式。如果你是一名
热衷于深度学习开发的程序员，那么编译TensorFlow源代码是学习和探索人工智能最重要的一步。

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