一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

我们的系统环境 CentOS 6.5, JDK 1.8 更新yum源 $ yum update 安装 Python 2.7 $ yum install python27 python27-numpy python27-python-devel python27-python-wheel 升级 gcc 至 4.8.2 $ cd /opt/ $ wget http://people.centos.org/tru/devtools-2/devtools-2.repo -O /etc/yum.repos

centos下编译安装lnmp 本文以centos为背景在其中编译安装nginx搭建lnmp环境. 编译安装nginx时,需要事先安装 开发包组"Development Tools"和"Server Platform Development",同时还需专门安装pcre-devel包. 安装命令 yum -y groupinstall "Development Tools" yum -y groupinstall "Development

CentOS 7 编译安装 Code::Blocks yum install cairo-devel yum install pango-devel yum install atk-devel yum install cairo-gobject-devel yum install libtiff-devel yum install libjpeg-devel 下载gdk-pixbuf源代码并编译安装: 1.下载wxwidgets源代码: 1.下载Code::Blocks源代码:

经过几天的努力,终于解决了在CentOS上编译CoreCLR的问题.最终发现问题是CMAKE_C_FLAGS的设置引起的. 只要在“src/pal/tools/clang-compiler-override.txt”中删除“SET (CMAKE_C_FLAGS_INIT "-Wall -std=c11") ”,在“src/pal/tests/CMakeLists.txt”中添加“SET (CMAKE_C_FLAGS "-Wall -std=c11")”,就能编译了.

phantomjs 2.0最新版的官方不提供编译好的文件下载,只能自己编译,有教程但是过于简单,特别是服务器上要安装N多的支持.折腾到现在终于装好了并且能正常运行了,截图mark一下: linux centos安装编译phantomjs 2.0的方法 另外一个让人费解的问题是官方说是2.0版本的但是编译好的竟然是1.9.8版本. linux centos 安装编译phantomjs 2.0的步骤: 1. 先安装这些支持: sudo yum -y install gcc gcc-c++ make

centos mysql 编译安装 1.安装 创建MySQL用户 sudo useradd mysql 下载MySQL的源码包,我们这里使用的时5.5.18 安装依赖 sudo yum -y install cmake gcc-c++ make bison-devel ncurses-devel mysql-devel 防止内置的my.cnf捣乱 sudo mv /etc/my.cnf /etc/my.cnf.bak 解压源码包, cd /home/xiaohe/tools tar -zxf m

64位 CentOS NDK 编译 FFMPEG 一.           参考文章: http://www.cnblogs.com/baopu/p/4733029.html http://www.cnblogs.com/wainiwann/p/3785485.html 二. 编译环境: CentOS 10 工具包: NDK: https://dl.google.com/android/ndk/android-ndk32-r10b-linux-x86_64.tar.bz2 SDK:https:/

  编译TensorFlow源码 参考: https://www.tensorflow.org/install/install_sources https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md 一 环境 ubuntu 16.04.2   (virtualbox 虚拟机) 二  安装 bazel 参考:https://docs.bazel.build/versions/master/instal

背景介绍 最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow 通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') s

TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎,但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口,本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口. 安装环境: Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.17.2 TensorFlow 1.11.0 1. 安装 Bazel 安装 JDK sudo apt-get install openjdk-8-jdk 添加 Bazel 软件源 echo "deb [

Ubuntu/CentOS下编译Nginx安装基本参数,做个记录: groupadd www useradd -g www www ./configure --user=www --group=www --prefix=/usr/local/include/nginx --with-pcre=/home/download/pcre-8.39 --with-zlib=/home/download/zlib-1.2.10 备注: --with-pcre,--with-zlib 后面跟的都是源码解压后

编译TensorFlow CPU指令集优化版 如题,CPU指令集优化版,说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本.通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的,有网友称,优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%. 下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译 必要的环境: bazel, 这玩意的安装方法参考别的资料,比较麻烦 sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel 因

转:https://teddysun.com/432.html 在CentOS下编译安装GCC 技术  秋水逸冰  发布于: 2015-09-02  更新于: 2015-09-02  6519 次围观  14 次吐槽 我们知道,关于 GCC 在 CentOS 下通过 yum 安装默认版本号,CentOS 5 是 4.1.2:CentOS 6 是 4.4.7:CentOS 7 是 4.8.3.很多时候在编译安装软件都需要高版本的 GCC,否则就会报错.那么如何升级 GCC 的版本呢? 首先要确认升

CentOS 下编译安装Apache 卸载原有的apache 首先从 http://httpd.apache.or 下载apache源码包httpd-2.4.4.tar.gz然后从 http://apr.apache.org 下载apr-1.4.6.tar.gz和apr-util-1.5.1.tar.gz然后从 http://sourceforge.net/ 下载pcre-8.32.tar.gz和pcre-devel-8.32.tar.gz 先装gcc和makeyum -y install gc

https://www.xingchenw.cn/article/191 Centos下编译升级安装Boost 首先在官网现在相应的包 https://www.boost.org/users/download/ 或者直接在Linxu系统中下载: wget https://dl.bintray.com/boostorg/release/1.67.0/source/boost_1_67_0.tar.gz 解压 cd /home tar -zxvf boost_1_67_0.tar.gz  cd bo

原文:https://www.bearoom.xyz/2018/09/27/ubuntu1604buildtf4cpp/ 之前有一篇介绍到在windows下利用VS2015编译tensorflow的C++接口,接下来这篇就介绍下在Ubuntu下编译tensorflow的C++接口. 先说一下我的电脑配置,首先是Ubuntu16.04,anaconda用的是3.4.2,CUDA用的是9.0的,cudnn用的是7.0.5的.因为已经在anaconda3上安装好了tensorflow1.7的,但是这次

tensorflow1.11 bazel 0.15.2 protobuf 3.6.0 eigen 3.3.5 wget -t 0 -c https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror/archive/3.3.5.zip unzip 3.3.5.zip cd eigen-git-mirror-3.3.5/ mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 编译tensorflow ./configu

在之前的博文中我们在 Ubuntu 上成功编译出了 dnx ,并且用它成功运行了 ASP.NET 5 示例程序.在这篇博文中我们将 Ubuntu 换成 CentOS. 目前 dnx 的编译需要用到 mono,所以先要安装 mono,而且最好是用最新的 mono 源代码进行编译并安装. 我们实际成功编译的操作步骤如下(假设将 mono 安装到 /data/mono_build 目录): mkdir /data/mono_build PATH=/data/mono_build/bin:$PATH g

以前看过的安装nginx+php环境都带了mysql数据库了,这个是因为很多站长都是nginx+php+mysql都在同一台服务器了,那么今天我们是单独处理了,一个是nginx+php环境,然后mysql数据库安装在一台独立的服务器上了,下面我来给大家介绍一下配置 安装过程. 前端(nginx+php)ip:192.168.10.8   后端(独立mysql)ip:192.168.10.5   软件版本:libiconv-1.14.tar.gz mysql-5.1.63.tar.gz php-5

64位centos 5.5手动安装lamp,要求curl.json.pdo_mysql.gd,记录如下. centos 5.4.5.5.5.6的内核都是2.6.18,都可以安装php 5.3. 卸载旧版本apache.php.mysql: sudo yum erase httpd sudo yum erase php php-cli sudo yum erase mysql 下载编译安装apache 2.2.19: http://httpd.apache.org/download.cgi cd