如何编译tensorflow armv7l离线包

编译TensorFlow的过程比较复杂，需要在你的设备上安装一些依赖项和工具，然后执行一系列命令。以下是基本的步骤：

1. 安装依赖项：在Ubuntu上，可以执行以下命令安装必要的依赖项：

sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen3-dev libatlas-base-dev libopenblas-dev libblas-dev liblapack-dev cython3

2. 下载TensorFlow源代码：可以从GitHub上下载最新的TensorFlow源代码：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r1.15

3. 配置编译选项：可以使用TensorFlow的配置脚本自动生成编译选项。对于armv7l架构，可以执行以下命令：

./configure

在配置过程中，你需要设置一些选项，例如Python解释器的路径、Bazel的路径等。如果你不确定如何设置这些选项，可以按Enter键接受默认值，或参考TensorFlow官方文档中的指南。

4. 编译TensorFlow：执行以下命令开始编译TensorFlow：

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

这个过程可能需要几个小时才能完成，具体时间取决于你的设备性能。编译完成后，你可以使用以下命令生成离线包：

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

该命令将创建一个名为“tensorflow-xxx-cp3x-cp3x-linux_armv7l.whl”的离线包，其中“xxx”是TensorFlow版本号。你可以将这个离线包复制到你的设备上，然后使用pip安装它：

pip install tensorflow-xxx-cp3x-cp3x-linux_armv7l.whl

请注意，这只是TensorFlow编译的基本步骤，你可能需要根据自己的需要进行更改和调整。如果你需要更详细的指导，请参考TensorFlow官方文档中的指南。