构建指南：在Xeon+Ubuntu+GPU环境下源码安装TensorFlow 2.x

要从源码构建TensorFlow 2.x版本并确保其在具有Xeon处理器的计算机上运行，并且支持Ubuntu 19.x系统和GPU加速，需要遵循一系列详细的步骤。这通常涉及到系统依赖性检查、必要软件的安装、TensorFlow源码的获取、编译前的配置以及实际的编译过程。本内容将详细介绍在Ubuntu 19.x系统上配置TensorFlow以支持GPU加速的所有步骤和相关知识点。 ### 1. 系统环境准备 在开始之前，确保系统满足以下条件： - 安装了Ubuntu 19.x版本的操作系统。 - 安装有Xeon处理器的计算机。 - 已安装NVIDIA GPU，并且支持CUDA和cuDNN。 ### 2. 安装CUDA和cuDNN CUDA是NVIDIA提供的一个平行计算平台和编程模型，它可以利用NVIDIA GPU的计算能力。cuDNN是专门针对深度神经网络设计的深度神经网络库。 #### 安装CUDA： - 访问NVIDIA官网，下载与Ubuntu 19.x兼容的CUDA版本。 - 运行下载的`.run`文件，执行安装并遵循安装向导的指示。 #### 安装cuDNN： - 访问NVIDIA cuDNN下载页面，下载适用于你所安装CUDA版本的cuDNN包。 - 解压缩下载的文件，并将文件复制到CUDA的相应目录下，如`/usr/local/cuda/include`和`/usr/local/cuda/lib64`。 ### 3. 安装依赖项 在Ubuntu上安装TensorFlow所需的依赖项，可以通过运行以下命令来完成： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ build-essential \ curl \ git \ libgl1-mesa-dev \ libgfortran3 \ libsm6 \ libz-dev \ lsb-release \ python3 \ python3-pip \ python-dev ``` ### 4. 安装Python包 安装TensorFlow需要的Python包： ```bash pip3 install -U numpy wheel Cython contextlib2 futures pkg_resources pybind11 ``` ### 5. 获取TensorFlow源码 从TensorFlow官方GitHub仓库获取TensorFlow的源代码。此处以Tensorflow-BuildFromSource-master压缩包子文件为例，假设这个压缩包包含了构建TensorFlow所需的源代码。 ```bash git clone https://github.com/your-username/Tensorflow-BuildFromSource.git cd Tensorflow-BuildFromSource ``` 确保这个仓库是TensorFlow官方的分支，并且为TensorFlow 2.x版本。 ### 6. 配置构建环境 配置环境变量以及构建选项，运行： ```bash ./configure ``` 在运行`./configure`时，系统会询问你一系列问题，比如是否需要GPU支持、Python的安装位置等，需要根据实际情况进行回答。 ### 7. 构建TensorFlow 在配置完环境变量和选项之后，就可以开始构建TensorFlow了。 ```bash bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package ``` 构建过程可能会持续一段时间，具体时间取决于系统配置和性能。 ### 8. 安装TensorFlow 构建完成后，使用以下命令安装构建好的TensorFlow。 ```bash ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg pip3 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-<version>-<tags>.whl ``` 请将`<version>`和`<tags>`替换为实际生成的wheel文件名。 ### 9. 验证安装 安装完成后，可以通过Python来测试是否能够正确导入TensorFlow。 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` ### 总结 构建TensorFlow源码并确保GPU加速功能正常工作是一个涉及多个步骤的过程。它不仅需要正确的配置环境依赖，还需要安装和配置CUDA和cuDNN，这些是TensorFlow利用GPU计算能力所必需的。通过遵循以上步骤，你可以在Xeon处理器和Ubuntu 19.x系统上成功构建并运行支持GPU加速的TensorFlow 2.x版本。请确保遵循每一步的具体指示，并根据你的系统环境和TensorFlow版本进行适当的调整。