编译bazel提供的tensorflow服务时出错: Python配置错误：--定义PYTHON_BIN_PATH='/usr/bin/python3‘不可执行 - 腾讯云开发者社区

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Jetson TX1上安装Tensorflow Serving遇到的问题总结

--action_env=PYTHON_BIN_PATH=/usr/bin/python，这里config=cuda是必要的，否则即使在bazel.rc中指定了gpu，生成出的Tensorflow Serving...中的配置，crosstool期望在下面列出的那个BUILD文件里定义，而那个BUILD文件里没定义crosstool。...--action_env=PYTHON_BIN_PATH=/usr/bin/python WARNING: Output base '/data/rootcache/bazel/_bazel_root/...cudnn的问题只需要编译前执行下面的命令 export CUDNN_INSTALL_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu nccl的问题需要先安装nccl，然后在编译前执行下面的命令...这时大致解释一下bazel编译的运作机制，在执行bazel编译后，会执行BUILD文件里定义的目标；这里我们关注的是生成libevent.a的目标，即third_party/libevent.BUILD

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AI运行环境的搭建

因为这里编译的gcc高版本只用于编译tensorflow，并且不希望对系统原来的gcc产生影响。所以单独创建一个文件夹用于安装编译使用的环境软件。使用 --prefix 可以自定义安装路径。...python2.6 ln -s /usr/local/python35/bin/python3 /usr/bin/python3.5 ln -s /usr/local/python35/lib/libpython3.5m.so....1.0 /usr/lib64/ cd /usr/bin/ ln -s python3.5 python3 mv python python.old ln -s python3 python #因为系统的...yum命令依赖于 python2.6 所以需要将 /usr/bin/yum 中的解释器指向 /usr/bin/python.old 安装pip并使用pip安装numpy（这步操作我不确定是不是编译tensorflow...: return ["-lrt"] # No extension link opts 执行下面的编译过程时我还遇到了类似这样的问题 bazel-out/host/bin/external/protobuf

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CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

我一般使用的是Virtualenv，有修改代码需要的，建议安装PyCharm作为Python IDE virtualenv -p /usr/bin/python3 venv # venv is the...下使用终端亦或在安装依赖的全局环境下执行 python3 trains.py 剩下的就是等了，看过程，等结果。...其次，一套服务想要服务于各式各样的图像识别需求，可以定义一套策略，训练时将所有尺寸一样的图片训练成一个模型，服务根据图片尺寸自动选择使用哪个模型，这样的设计使定制化和通用性共存，等积累到一定多样的训练集时可以将所有的训练集合到一起训练一个通用模型...部署的使用可以经过package.py编译为可执行文件，这样可以免去更换机器环境安装的烦恼，部署项目安装流程同训练项目，项目中提供的requirements.txt已经将所需的依赖都列清楚了，强烈建议部署项目安装...sanic_server.py gRPC: # 端口 50054 python3 grpc_server.py Windows：Windows平台下都是通过python3 xxx_server.py启动对应的服务

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每日一学——TensorFlow的学习

/lib64 配置 TensorFlow 的 Cuba 选项从源码树的根路径执行: $ ....每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令....已知问题尽管可以在同一个源码树下编译开启 Cuda 支持和禁用 Cuda 支持的版本, 我们还是推荐在在切换这两种不同的编译配置时, 使用 "bazel clean" 清理环境....在执行 bazel 编译前必须先运行 configure, 否则编译会失败并提示错误信息....未来, 我们可能考虑将 configure 步骤包含在编译过程中, 以简化整个过程, 前提是 bazel 能够提供新的特性支持这样.

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TensorFlow的安装

process using '"' 可以使用以下命令修复： python3 -m pip install --upgrade pip **注意：**如果以下错误，是因为缺少DLL动态库，可以看到最后提供下载动态库的链接.../configure 然后会输出以下信息，这些注意是配置信息，比如我们指定Python的环境路径/usr/bin/python3.5，也可以指定是否要编译GPU版本的，具体读者可以查看笔者的配置信息，笔者多数是默认的...[Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3.5 Found possible Python library paths: /usr/local/...然后在执行这一条命令生成pip软件包：· bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg 通过上一步编译获得的...:1.8.0-py3 python3 /work/test1.py 使用模型预测图片这里笔者使用官方提供的模型，这里官方提供的丰富的模型。

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TensorFlow实战：验证码识别

我一般使用的是Virtualenv，有修改代码需要的，建议安装PyCharm作为Python IDE virtualenv -p /usr/bin/python3 venv # venv is the...，除了配置备注上提供的几种类型，还可以训练中文，自定义字符集用list表示，示例如下： CharSet: ['常', '世', '宁', '慢', '南', '制', '根', '难'] 可以自己根据收集训练集的实际字符集使用率来定义...下使用终端亦或在安装依赖的全局环境下执行 python3 trains.py 剩下的就是等了，看过程，等结果。...上面的操作中无需重启服务，完全的无缝切换其次，一套服务想要服务于各式各样的图像识别需求，可以定义一套策略，训练时将所有尺寸一样的图片训练成一个模型，服务根据图片尺寸自动选择使用哪个模型，这样的设计使定制化和通用性共存...部署的使用可以经过package.py编译为可执行文件，这样可以免去更换机器环境安装的烦恼，部署项目安装流程同训练项目，项目中提供的requirements.txt已经将所需的依赖都列清楚了，强烈建议部署项目安装

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0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12

2 安装编译过程中需要的包及环境此部分两个版本的操作都相同 1.配置JDK1.8到环境变量中 ?...如果使用--user上面的标志运行Bazel安装程序，则Bazel可执行文件将安装在$HOME/bin目录中。...编写此文档时tensorflow最新的版本为1.12。...5 配置tensorflow 不同版本的配置略有不同。 A.Tensorflow1.12 进入tensorflow1.12的源码目录，执行....编译结束后，执行下面命令： bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg ?

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【原创】记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误： ?...于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX...到目前为止我们已经安装好了bazel编译工具，也下载了TensorFlow的源码，那么接下来就要开始准备编译和构建TensorFlow了。...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....[Default is /root/miniconda3/envs/ray/bin/python3]: 这一句是让你输入Python所在的位置，如果没错的话直接回车，如果想修改的话就输入你的

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记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误：于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因...到目前为止我们已经安装好了bazel编译工具，也下载了TensorFlow的源码，那么接下来就要开始准备编译和构建TensorFlow了。...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ..../configure 这个时候会让你去做一些配置相关的信息： Please specify the location of python....[Default is /root/miniconda3/envs/ray/bin/python3]: 这一句是让你输入Python所在的位置，如果没错的话直接回车，如果想修改的话就输入你的Python

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1.3 centos7源码编译tensorflow-gpu版

安装bazel 4. 安装tensorflow 5. 失败后的查错很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。.../python3.6/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so) 升级到glibc是不可能的，升级完系统都进不了了。...安装bazel bazel是google的编译工具，tensorflow就是用它编译的，所以必须安装。.../compile.sh 等待一段时间，就会提示成功，编译后二进制执行文件在： bazel/ouput 目录下，在bashrc里添加PATH: ?...[Default is /usr/bin/python]: Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support?

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Ubuntu 16.04 Cuda8.0 tensorflow-gpu

，被坑的不要不要的，主要一个问题就是安装完驱动之后登陆时候一直卡在登陆界面进不去。.../bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.7 10 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-.../cuda7* 配置CUDA环境~$ sudo vim .bashrc 文件尾加入 export PATH=/usr/local/cuda/bin：$PATH export LD_LIBRARY_PATH...cudnn5.1编译的）官网下载点击打开链接使用tar -zxvf [filename] 解压配置cudnnsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda.../cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 5->安装bazel（如果你不打算编译源码安装tensorflow的话，是不需要安装

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算法工程师必会：Dockerfile 语法与Dockerfile模板

cpu:python:3.6-slim-stretch docker暴露服务 dockerfile语法简单实例设置中文安装ssh服务取消pam限制复制配置文件到相应的位置开放端口设置自启动.../local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:${PATH} RUN apt-get update -y RUN pip install numpy scipy matplotlib...\ python-dev \ python-tk \ python3 \ python3-dev \ python3-tk.../bin/python3 /usr/bin/python &&\ ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip RUN pip install numpy==1.16.0 \...sed -ri “s/session required pam_loginuid.so/#session required pam_loginuid.so/g” /etc/pam.d/sshd 复制配置文件到相应的位置

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TensorFlow下载与安装

, 包含了编译和运行 TensorFlow 所需的全部工具..../PATH_TO_INSTALL.SH --user 注意把 PATH_TO_INSTALL.SH 替换为你下载的安装包的文件路径，将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中。.../lib64 配置 TensorFlow 的 Cuda 选项从源码树的根路径执行。...up Cuda bin Setting up Cuda nvvm Configuration finished 这些配置将建立到系统 Cuda 库的符号链接....每当 Cuda 库的路径发生变更时, 必须重新执行上述步骤, 否则无法调用 bazel 编译命令。

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TensorFlow开发环境搭建（Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译）

--install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30 sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++ 7 安装Bazel...TensorFlow的编译是基于Bazel完成的。.../tensorflow/tensorflow 9.2编译配置 cd ~/tensorflow ..../configure 9.3编译安装 bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package bazel build -c...至此，便完成了支持GPU的TensorFlow源码编译。

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学习笔记TF066 : TensorFlow 移动端应用，iOS、Android系统实践

执行： bazel build tensorflow/examples/label_image:label_image bazel-bin/tensorflow/examples/label_image...自定义模型编译、运行。...bazel build tensorflow/python/tools:optimize_for_inference bazel-bin/tensorflow/python/tools/optimize_for_inference...构建： bazel build // tensorflow/examples/android:tensorflow_demo 编译成功，默认在tensorflow-1.1.0/bazel-bin/tensorflow...自定义模型编译运行。训练原始模型、编译Android系统支持模型、生成Android apk文件运行。训练原始模型、编译Android系统支持模型。

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Python验证码识别 | 源码+通用模型

-1.14.0 3.7 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7.6 10 如果希望使用上面对应之外的搭配的CUDA和cuDNN，可以自行编译TensorFlow...我一般使用的是Virtualenv，有修改代码需要的，建议安装PyCharm作为Python IDE virtualenv -p /usr/bin/python3 venv # venv is the...上面的操作中无需重启服务，完全的无缝切换其次，一套服务想要服务于各式各样的图像识别需求，可以定义一套策略，训练时将所有尺寸一样的图片训练成一个模型，服务根据图片尺寸自动选择使用哪个模型，这样的设计使定制化和通用性共存...，等积累到一定多样的训练集时可以将所有的训练集合到一起训练一个通用模型，亦可以彼此独立，每个模型的叠加仅仅增加了少量的内存或显存，网上的方案大多是不同的模型单独部署一套服务，每个进程加载了一整套TensorFlow...部署的使用可以经过package.py编译为可执行文件，这样可以免去更换机器环境安装的烦恼，部署项目安装流程同训练项目，项目中提供的requirements.txt已经将所需的依赖都列清楚了，强烈建议部署项目安装

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【TensorFlow实战——笔记】第3章：TensorFlow第一步_TensorFlow的编译及安装

3.1 TensorFlow的编译及安装安装有两种情况使用CPU，安装容易使用GPU，需要先安装CUDA和cuDNN，比较复杂不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，...(2) 进入源码目录，配置 cd tensorflow-1.3.0-rc0 ....Python的Library路径，依然使用Anaconda的路径不选择使用GPU，包括OpenCL和CUDA (3) 执行编译 bazel build --copt=-march=native -c...opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package (4) 编译结束，生成pip安装包 bazel-bin/tensonflow/tools/pip_package.../CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin

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TensorFlow环境搭建

在Anaconda中安装Tensorflow 国外网络有时太慢，可以通过配置把下载源改为国内的，通过conda config命令生成配置文件，这里使用清华的镜像源。...程序 mkdir /usr/local/python3 执行配置文件，编译，编译安装 cd Python-3.7.0 ..../configure --prefix=/usr/local/python3 make && make install 安装完成没有提示错误便安装成功了建立软连接 ln -s /usr/local/python3.../bin/python3.7 /usr/bin/python3 ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.7 /usr/bin/pip3 测试一下python3是否可以用，见证一下...安装完毕后会有如下命令：/usr/bin/python3，注意不要做软连接python3到python，原因还是centos要使用python2作为默认工具。

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【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换

本文链接：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/101285133 1 量化为PB格式模型从官方提供的tensorflow版本与编译工具版本中选择...bazel版本下载，各个版本的Tensorflow与各个编译环境映射表如下。...版本 Python 版本编译器编译工具 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-1.13.1 2.7 、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4 10.0 tensorflow_gpu...python3 # Step 2: Run the installer chmod +x bazel--installer-linux-x86_64.sh ....bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph 1.3 执行转换量化命令将导出的pb模型执行模型量化转换，以tensorflow_inception_graph.pb

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想提高棋艺？试试这款围棋AI

编译环境准备所需的编译软件有：带C++ 11支持的GCC，使用系统默认安装的gcc即可 Bazel 0.19.2，如果你的Bazel版本比这个高，先卸载，然后去Bazel官网下载一个0.19.2的版本.../configure 运行编译配置命令时，会有一系列的选项让你选择，通常情况下使用默认值即可，但是询问CUDA支持时，记得选y。我的配置选项如下： $ ....[Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support?...编译使用bazel进行编译： bazel build //mcts:mcts_main 经过漫长的编译，最后终于build完成。 4....GoReviewPartner配置及使用配置 GoReviewPartner采用Python语言编写，理论上只要有Python运行时环境就可以运行，但要注意的是GoReviewPartner支持的是Python

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Jetson TX1上安装Tensorflow Serving遇到的问题总结

AI运行环境的搭建

CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

每日一学——TensorFlow的学习

TensorFlow的安装

TensorFlow实战：验证码识别

0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12

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记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

1.3 centos7源码编译tensorflow-gpu版

Ubuntu 16.04 Cuda8.0 tensorflow-gpu

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TensorFlow开发环境搭建（Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译）

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