编译32位tensorflow c

编译32位的 TensorFlow C 库需要以下步骤：

1. 下载 TensorFlow 源代码，可以从官方 GitHub 仓库获取。

2. 安装编译 TensorFlow 所需的依赖项，例如 Bazel、Python 等。

3. 打开命令行工具，进入 TensorFlow 源代码目录，执行以下命令生成 Makefile 文件：

./configure

在生成 Makefile 的过程中，需要选择编译器和架构，选择 32 位架构即可。

4. 执行以下命令开始编译 TensorFlow C 库：

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_c.so

其中，--config=opt 参数表示使用优化编译选项，--config=cuda 表示支持 CUDA 加速。

5. 编译完成后，在 bazel-bin/tensorflow 目录下可以找到编译好的 libtensorflow_c.so 库文件。

注意：编译 TensorFlow C 库需要一定的编译技能和经验，如果您不熟悉编译过程，建议使用已经编译好的库文件。

相关问题

tensorflow c语言

TensorFlow 是一个非常流行的机器学习框架，它主要使用 Python 作为编程语言。虽然 TensorFlow 支持多种编程语言，但是 TensorFlow 的 C 库仅支持 C++。如果你想在 C 语言中使用 TensorFlow，你需要使用 TensorFlow 自带的 C++ API 或者使用 TensorFlow Serving。

使用 TensorFlow C++ API 可以通过以下步骤：

1. 安装 TensorFlow C++ API。可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install libtensorflow-dev

2. 在 C++ 代码中使用 TensorFlow API。可以通过以下代码来测试 TensorFlow 是否能正常工作：

#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/core/platform/env.h"

int main() {
  tensorflow::Session* session;
  tensorflow::Status status = tensorflow::NewSession(tensorflow::SessionOptions(), &session);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << status.ToString() << "\n";
    return 1;
  }
  std::cout << "TensorFlow session successfully created.\n";

  // Use the session...

  status = session->Close();
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << status.ToString() << "\n";
    return 1;
  }
  delete session;

  return 0;
}

3. 编译代码。可以使用以下命令来编译代码：

g++ -std=c++11 -I /usr/include/eigen3 -I /usr/local/include -L /usr/local/lib -ltensorflow your_code.cpp -o your_code

其中，`/usr/local/include` 和 `/usr/local/lib` 是 TensorFlow 库的安装位置。

如果你想使用 TensorFlow Serving，可以使用 TensorFlow Serving 的 REST API 或者 gRPC API 在 C 语言中与 TensorFlow 进行交互。

源码编译安装tensorflow 1.13.1

好的，以下是在Linux系统中从源码编译安装TensorFlow 1.13.1的步骤：

1. 安装必要的依赖项：

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

2. 创建Python虚拟环境：

python3 -m venv tensorflow_env
source tensorflow_env/bin/activate

3. 下载TensorFlow 1.13.1源代码：

wget https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.13.1.tar.gz
tar -xzvf v1.13.1.tar.gz

4. 进入TensorFlow源代码目录：

cd tensorflow-1.13.1

5. 配置编译选项：

./configure

按照提示进行配置，其中需要注意的是：

- 选择Python解释器的路径为虚拟环境中的Python路径，例如：/home/user/tensorflow_env/bin/python3.6；
- 如果您的计算机支持AVX指令集，请在编译选项中启用该选项，以获得更好的性能。

6. 开始编译：

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

编译过程可能需要一些时间，请耐心等待。

7. 生成安装包：

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

此步骤将会在/tmp/tensorflow_pkg目录下生成TensorFlow 1.13.1的安装包。

8. 安装TensorFlow：

pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.13.1-*.whl

9. 验证TensorFlow是否安装成功：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果输出了一个随机数的和，则说明TensorFlow安装成功。

希望以上步骤能够帮助您成功安装TensorFlow 1.13.1。