ubuntu安装armv7 tensorflow需要bazel

是的，如果您想在Ubuntu上安装ARMv7 TensorFlow，您需要安装Bazel。

以下是在Ubuntu上安装Bazel的步骤：

1. 安装Java Development Kit（JDK）：

sudo apt-get install openjdk-8-jdk

2. 添加Bazel APT存储库的密钥：

curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

3. 添加Bazel APT存储库到系统中：

echo "deb [arch=armhf] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list

4. 更新您的系统并安装Bazel：

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

安装完成后，您可以按照TensorFlow的官方指南，在您的ARMv7设备上构建和安装TensorFlow。

请注意，Bazel需要较高的系统资源，因此在安装和构建TensorFlow时可能需要一些时间。

相关问题

在ubuntu如何交叉编译tensorflow

要在Ubuntu上进行交叉编译TensorFlow，您需要以下工具和库：

1. 交叉编译工具链：您需要安装适用于您目标设备的交叉编译工具链，例如ARM架构的设备需要安装arm-linux-gnueabihf交叉编译工具链。

2. Bazel构建系统：TensorFlow使用Bazel构建系统进行构建，因此您需要在Ubuntu上安装Bazel。

3. TensorFlow依赖项：您需要在Ubuntu上安装TensorFlow所需的所有依赖项，包括Python、NumPy、SWIG等。

完成上述步骤后，您可以按照以下步骤在Ubuntu上交叉编译TensorFlow：

1. 设置交叉编译工具链的环境变量，例如：

export CC=arm-linux-gnueabihf-gcc
export CXX=arm-linux-gnueabihf-g++

2. 克隆TensorFlow存储库并切换到所需的版本，例如：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r2.0

3. 使用Bazel构建系统配置TensorFlow构建环境，例如：

./configure

在配置期间，您需要提供有关目标设备的信息，例如架构、操作系统、交叉编译工具链路径等。

4. 使用Bazel构建系统编译TensorFlow，例如：

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

5. 构建完成后，您可以使用Bazel构建系统打包TensorFlow pip包，例如：

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

6. 将生成的pip包复制到目标设备上，并使用pip命令进行安装，例如：

pip install /path/to/tensorflow_pkg/tensorflow-version-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl

完成上述步骤后，您应该能够在目标设备上成功安装TensorFlow。

armv7l tensorflow如何编译出来whl文件

编译TensorFlow需要以下步骤：

1. 安装必要的依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-wheel python3-numpy python3-mock python3-future python3-gast python3-six python3-pybind11
sudo apt-get install python3-venv

2. 下载TensorFlow源代码：

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

3. 进入TensorFlow源代码目录：

cd tensorflow

4. 配置编译选项：

./configure

在配置过程中，需要选择编译选项。对于armv7l架构，需要选择`aarch32-linux`作为目标平台。

5. 编译TensorFlow：

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

6. 构建pip包：

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

7. 安装pip包：

pip3 install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl

其中，`version-tags`是TensorFlow的版本号和其他标签。

注意：编译TensorFlow可能需要较长时间，并且需要较高的计算资源。建议使用具有足够内存和CPU核心的计算机进行编译。