tensorflow 链接库下载

你可以在官方网站上下载 TensorFlow 的链接库，具体步骤如下：

1. 打开 TensorFlow 官方网站：https://www.tensorflow.org/
2. 点击菜单栏中的“Get Started”，然后选择“Install”选项。
3. 在“Install TensorFlow”页面中，根据你的操作系统和 Python 版本选择适合的安装方式。
4. 点击“Download”按钮即可下载 TensorFlow 的链接库。

如果你使用的是 Python，也可以通过 pip 命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

这将自动下载并安装 TensorFlow 的链接库。

相关问题

Tensorflow Lite动态库下载

### 下载 TensorFlow Lite 动态库

对于希望获取 TensorFlow Lite 动态链接库（如 `.dll` 文件）的开发者来说，有几种方法可以实现这一目标。

#### 方法一：通过官方预构建二进制文件下载

TensorFlow 官方提供了部分预构建的二进制文件供用户直接下载使用。访问[TensorFlow Releases](https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases)[^2]页面，找到所需版本并查看其资产列表中的 `tensorflow-lite` 或者特定于 Windows 平台下的动态库资源。这种方式最为简便快捷，适合不想经历复杂编译过程的人群。

#### 方法二：自行编译获得最新特性支持

如果需要更定制化的功能或是最新的改进，则可以选择自己动手编译 TensorFlow Lite 来生成所需的动态库。此过程中需要注意的是：

- **准备开发环境**：确保已安装必要的工具链，比如 MYSY2、Bazel 和 Visual Studio 等[^5]。

- **配置项目参数**：进入解压后的 TensorFlow 源码目录后，可以通过命令行运行 Python 脚本 `configure.py` 进行初步设置。

- **启动编译流程**：利用 Bazel 构建系统来指定要创建的目标产物及其优化级别等选项。例如，针对 C 接口版的 TensorFlow Lite 库，可以执行如下指令：

    bazel build -c opt --config=mkl //tensorflow/lite/c:tensorflowlite_c.dll

完成上述步骤之后，在相应输出路径下将会发现所期望得到的动态库文件，如 `tensorflowlite_c.dll` 及其配套静态库 `tensorflowlite_c.dll.if.lib`[^3]。

---

ubuntu18.04 tensorflow c++库

对于Ubuntu 18.04，你可以使用以下步骤在C++中使用TensorFlow库：

1. 安装依赖项：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install build-essential curl
   sudo apt-get install libcurl3-dev libfreetype6-dev libpng-dev libzmq3-dev pkg-config
   sudo apt-get install python3-dev python3-pip python3-wheel python3-setuptools

2. 安装TensorFlow C++库：
- 通过pip安装TensorFlow C++库：

     pip3 install tensorflow

- 或者，从源代码构建TensorFlow C++库：
- 克隆TensorFlow仓库：

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

- 配置构建选项并构建TensorFlow C++库：

       ./configure
       bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so

- 在.bashrc或.bash_profile文件中设置LD_LIBRARY_PATH环境变量：

       export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/

3. 编写C++代码并链接TensorFlow库：
- 创建一个C++文件，比如example.cpp，并添加以下代码：

     #include <tensorflow/cc/client/client_session.h>
     #include <tensorflow/cc/ops/standard_ops.h>
     #include <tensorflow/core/framework/tensor.h>

     int main() {
         using namespace tensorflow;
         using namespace tensorflow::ops;

         Scope root = Scope::NewRootScope();
         auto A = Const(root, { {3.f, 2.f}, {-1.f, 0.f} });
         auto b = Const(root, { {3.f, 5.f} });
         auto product = MatMul(root.WithOpName("product"), A, b, MatMul::TransposeB(true));

         std::vector<Tensor> outputs;
         ClientSession session(root);
         TF_CHECK_OK(session.Run({product}, &outputs));

         for (const auto& tensor : outputs) {
             std::cout << tensor.matrix<float>() << std::endl;
         }

         return 0;
     }

- 编译C++代码：

     g++ -std=c++11 -I/path/to/tensorflow -L/path/to/tensorflow/bazel-bin/tensorflow example.cpp -ltensorflow_cc -o example

- 运行生成的可执行文件：

     ./example

这样，你就可以在Ubuntu 18.04上使用C++编写和运行TensorFlow代码了。请确保将`/path/to/tensorflow`替换为你实际的TensorFlow安装路径。