tensorflow在选择Python路径时，需要选择交叉编译工具链中的Python

是的，当使用TensorFlow进行交叉编译时，需要选择交叉编译工具链中的Python路径。这是因为交叉编译工具链中包含了针对目标硬件平台的Python解释器及其相关库文件，而这些文件与本地计算机上的Python解释器是不兼容的。因此，为了确保TensorFlow能够在目标硬件平台上运行，需要选择交叉编译工具链中的Python路径。

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。

tensorflow-cpu如何在ubuntu交叉编译

在Ubuntu上交叉编译tensorflow-cpu需要进行以下步骤：

1. 安装交叉编译工具链

首先需要安装交叉编译工具链，例如arm-linux-gnueabihf或aarch64-linux-gnu。可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf

2. 下载tensorflow源代码

从tensorflow官方网站下载源代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow

3. 配置交叉编译选项

进入tensorflow源代码目录，执行以下命令：

./configure

在交互式配置过程中，需要选择交叉编译选项，例如：

Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: 
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: 
No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: 
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: 
No CUDA support will be enabled for TensorFlow.
Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: 
No TensorRT support will be enabled for TensorFlow.
Found possible Python library paths:
  /usr/lib/python3/dist-packages
  /usr/local/lib/python3.6/dist-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [/usr/lib/python3/dist-packages]
Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: 
No MPI support will be enabled for TensorFlow.

在选择Python路径时，需要选择交叉编译工具链中的Python，例如：

Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/arm-linux-gnueabihf-python3.7

在选择CUDA、TensorRT等支持时，需要根据实际情况进行选择。

4. 执行交叉编译命令

执行以下命令进行交叉编译：

bazel build --config=monolithic --config=linux_armhf //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

其中，--config=linux_armhf指定编译为armhf架构，//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package指定编译pip安装包。

5. 打包pip安装包

执行以下命令打包pip安装包：

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

其中，/tmp/tensorflow_pkg指定打包输出路径。

6. 安装tensorflow

将打包好的pip安装包拷贝到目标设备上，执行以下命令安装tensorflow：

pip install tensorflow-xxx.whl

其中，xxx为版本号。