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2024-12-24 09:51:24 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

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[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

       在Mac环境下编译TensorFlow C++源码,广告源告源需要完成以下步骤,码广以避免可能的代码编译问题,确保顺利构建。广告源告源

       首先,码广确认系统环境满足要求。代码领域全套源码大全需有Xcode和Command Line Tools,广告源告源JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的码广Java环境,以及Bazel工具,代码TensorFlow依赖此工具进行编译。广告源告源特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应,码广如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。代码

       接下里,广告源告源ecplise 自动下载源码安装依赖,码广包括JDK和Bazel。代码JDK安装时需检查电脑中是否已安装,并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel,通过命令行接受协议,连续拉升指标源码并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下,同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。

       安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码,确保checkout至r1.分支。影视会员发卡源码调整域名映射以提升`git clone`速度。

       进行编译选项配置,通常在TensorFlow文件夹内运行命令,根据提示选择默认选项。

       开始编译TensorFlow,此过程可能需要较长时间,asp网站源码 搜索完成后,应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。

       若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误,这通常与创建软连接有关,无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库,如Eigen3,可参考相关指南。

       编译完成后,可对C++接口进行测试,验证编译过程的正确性。通常情况下,Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。

       最后,编译TFLite,生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项,以完成TFLite的构建。

       总结而言,Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建,需要遵循上述步骤,并确保环境与工具版本的兼容性,以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似,但具体细节可能有所不同。