Ubuntu16.04下源码安装TensorFlow的详细步骤

资源摘要信息:"该文件是一份详细的安装TensorFlow源码的教程，针对Ubuntu 16.04 64位操作系统，并且指定了CUDA 9.0和cuDNN 7.1版本。教程内容包括Java 8、bazel以及TensorFlow源码的安装步骤和注意事项。" 知识点: 1. Java8安装: 文档介绍了在Ubuntu系统中安装Java8的方法。首先通过add-apt-repository命令添加包含Oracle Java8的第三方软件源，然后使用apt-get工具进行更新和安装。安装完成之后，通过输入java -version命令来测试Java环境是否安装成功。 2. Bazel安装: Bazel是一个Google开源的自动化构建工具，文档中通过echo命令配合tee工具将Bazel的安装源地址写入到/etc/apt/sources.list.d/bazel.list文件中，然后通过curl命令和apt-key工具添加了Bazel的公钥到apt的认证列表中，确保软件来源的安全性。之后使用apt-get工具对系统进行更新并安装bazel，最后升级bazel到最新版本以保证编译和构建环境的稳定性。 3. CUDA 9.0安装: 文档中提到CUDA的安装需要特别注意，特别是当系统中已经安装了CUDA 8.0版本时，因为新版本的CUDA（如9.0）可能与旧版本存在兼容性问题。此时，可能需要将g++编译器的版本降低，以避免因编译器版本过高导致的编译问题。文档中提到了从NVIDIA官方网站下载CUDA 9.0的deb安装包，并使用dpkg命令进行安装。 4. Ubuntu 16.04: 文档中的教程是专门针对Ubuntu 16.04这个特定版本的64位操作系统设计的。由于不同的Ubuntu版本在包管理器、内核和依赖性上可能存在差异，安装过程中的命令和步骤需要根据实际的Ubuntu版本进行适当调整。 5. cuDNN 7.1: cuDNN是NVIDIA推出的深度神经网络加速库，它是TensorFlow加速计算的关键组件之一。在安装TensorFlow源码之前，文档强调了安装cuDNN 7.1版本的重要性，因为TensorFlow的某些版本可能会依赖于特定版本的cuDNN库来实现最佳性能。 6. TensorFlow源码安装: 文档的核心内容是指导用户如何从源码安装TensorFlow。在完成Java、bazel、CUDA和cuDNN的安装后，需要从TensorFlow的官方GitHub仓库克隆源码到本地环境，并按照TensorFlow的构建文档使用bazel工具进行编译和安装。安装过程中可能会涉及到多种依赖关系的处理，以及各种编译参数的配置，这些都需要根据TensorFlow官方文档的最新指示进行操作。 7. 系统开源: 标签“系统开源”强调了这份安装指南适用于开源操作系统（如Ubuntu），同时也暗示了整个安装过程（包括Java、bazel、CUDA和TensorFlow）都是开源技术的组合，这对于需要透明性和灵活性的开发者来说是非常重要的。 8. 文件压缩包: 压缩包子文件的文件名称列表为tensorflow-install-note-master，意味着包含了上述内容的文档可能是一个或多个Master文档的压缩包形式。用户可能需要解压缩这个文件才能查看完整的安装指南和相关说明。