C/C++和CMake用预构建TensorFlow库的使用与支持

资源摘要信息:"针对C/C++和CMake的预构建TensorFlow开发资源" 本文档是关于一个专门针对C/C++和CMake构建系统的预构建TensorFlow库的介绍。TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，它支持广泛的深度学习和机器学习应用。C/C++是一种高效的编程语言，广泛应用于性能敏感型的软件开发，而CMake是一个跨平台的自动化构建系统，通过编写配置文件来管理软件的构建过程。 ### 关键知识点详细说明： 1. **TensorFlow介绍**： TensorFlow是一个用于机器学习的开源软件库，它广泛应用于各种任务，包括语音识别、图像识别、推荐系统、自然语言处理等。其核心是一个用于数据流图的数值计算系统。 2. **TensorFlow的C/C++支持**： TensorFlow提供了对C/C++语言的接口，这意味着开发者可以直接使用C++进行TensorFlow的深度学习模型构建和运行。TensorFlow的C++ API允许开发者利用其丰富的功能，并能够实现高效的性能。 3. **CMake构建系统**： CMake是一个跨平台的构建工具，它使用CMakeLists.txt文件来定义项目的构建过程。开发者可以通过编写CMake配置文件来自动化编译过程，生成原生构建环境所需的Makefile或其他编译脚本。 4. **预构建TensorFlow库的优势**： - **节省时间**：预构建库为开发者提供了预先编译好的库文件，节省了从源代码编译库的时间。 - **简化部署**：预构建的库文件可以直接被项目引用，使得部署TensorFlow变得更加容易。 - **一致性和兼容性**：由官方或维护者提供的预构建版本通常经过严格测试，保证了在特定环境下的兼容性和稳定性。 5. **存储库版本和特性**： - **支持版本**：当前该存储库提供了TensorFlow的1.15.2和1.13.2版本，确保了对最新稳定版的覆盖，同时也照顾到了需要特定旧版本的用户。 - **支持平台**：提供的预构建TensorFlow库支持Ubuntu 18.04 LTS操作系统，这是Linux系统中广泛使用的一个长期支持版本。 - **编译器要求**：为确保性能和兼容性，支持的编译器版本是GCC 7.4或更高版本。 - **硬件支持**：为满足不同硬件环境的需求，提供了仅CPU版本和Nvidia GPU加速版本的TensorFlow库。 - **CPU优化**：所有版本均包含了完整的CPU优化功能，确保了在不使用GPU的情况下，依然能获得较高的性能。 6. **社区和维护**： - **维护者**：Vassilios Tsounis作为该存储库的维护者，负责持续更新和维护库文件。 - **联系信息**：提供了维护者的电子邮件地址，以便用户在需要帮助时能够取得联系。 - **分支信息**：该存储库位于苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室的分支下，这可能意味着相关工作是由学术机构支持和推动的。 7. **如何使用**： 开发者在使用预构建的TensorFlow库时，通常需要在项目中正确配置CMake以找到和链接TensorFlow的库文件。文档中未提及具体的CMake配置方法，但通常这包括在CMakeLists.txt文件中指定库文件的路径和相关的链接指令。 总结以上信息，该存储库为希望在C/C++环境中使用TensorFlow进行机器学习项目的开发者提供了一个高效的起点。通过预先构建好的库文件，开发者可以专注于算法开发和应用实现，而不必担心底层库的编译和配置问题。