1.tensortflow Դ?码安밲װ
2.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
3.深度学习篇——Tensorflow-GPU配置
4.TF-TRT使用环境搭建
5.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

tensortflow Դ?밲װ

       针对macOS mojave ..6系统用户在编译tensorflow 2.6版本时遇到的SSE4.1、SSE4.2和AVX指令集问题，码安以下为解决步骤：

       首先，码安前往tensorflow源码下载页面，码安下载v2.6.0版本。码安

       然后，码安网络教学平台源码进入下载后的码安目录，定位至v2.6.0。码安

       接下来，码安准备必要的码安软件环境。确保已安装java和minconda。码安

       开始编译tensorflow时，码安关键在于使用优化指令集。码安在执行编译命令时，码安加入参数`-march=native`以进行cpu指令集优化。码安

       使用命令行进行编译：`bazelisk build -c opt --copt=-march=native //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package`。

       编译完成后，在/tmp/tensorflow_pkg目录下找到生成的wheel文件。使用pip进行安装，即可完成tensorflow 2.6版本的安装。

       完成编译与安装后，用户可根据需要下载tensorflow-2.6.0-cp-cpm-macosx___x_.whl文件。提取码为kkli。

[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

       在Mac环境下编译TensorFlow C++源码，开服源码下载需要完成以下步骤，以避免可能的编译问题，确保顺利构建。

       首先，确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools，JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境，以及Bazel工具，TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。

       接下里，安装依赖，包括JDK和Bazel。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，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，探索智能影视源码确保checkout至r1.分支。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，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，生成的源码和代码区别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。

深度学习篇——Tensorflow-GPU配置

       深度学习开发中，配置Tensorflow GPU是一个基础且关键的步骤。首先，对于Python 3.5和3.6用户，直接通过pip安装Tensorflow是便捷的选择，前提是确保使用的是位版本的Python。然而，pip安装可能会影响CPU性能，因为缺少某些库，对于追求完美的开发者，可以考虑源码安装方式，后续会有详细教程。

       Tensorflow GPU需要与CUDA 9.0版本兼容，因此你需要从NVIDIA官网下载对应你操作系统的个人发卡源码冰CUDA安装文件，例如Windows 用户，应选择exe版本进行下载。安装过程中，务必检查显卡兼容性，若通过则继续，否则可能需要卸载GPU版本的Tensorflow并重新安装普通版本。

       CUDNN是Tensorflow加速的关键，它是NVIDIA专为深度学习设计的GPU加速库，优化了深度神经网络的基本操作。安装CUDNN时，确保CUDA_PATH设置正确，还需将其bin和lib\x目录添加到系统环境变量的path中。

       验证安装成功的方法是运行Tensorflow，如果没有报错，就说明一切准备就绪，可以开始深度学习的探索之旅了。最后，对于CUDA、CUDNN的资源，提供了一个百度网盘链接，但可能有失效的风险，如需更新资源，请在下方留言。

TF-TRT使用环境搭建

       TF-TRT，即TensorFlow与TensorRT的集成，是NVIDIA为加速深度学习推理应用而设计的工具。它简化了TensorFlow用户在GPU上利用TensorRT进行模型推理的流程。本文主要介绍如何在服务器上搭建TF-TRT的使用环境和编写相关代码。

       首先，NVIDIA推荐的TF-TRT环境配置基于TensorRT 5.0RC，需要确保NVIDIA驱动程序版本.0以上，CUDA .0以及TensorRT。安装过程建议在Anaconda的虚拟环境中进行，从Tensorflow GitHub上下载1.版本源码，并通过bazel build工具生成pip安装包。在编译时，由于GCC 5.0可能与新版本兼容性问题，需添加特定编译选项。

       对于服务器上直接安装，你需按照官方教程安装CUDA、CUDNN、NVIDIA Driver和TensorRT。在Tensorflow的configure文件中，根据你的硬件配置进行相应的调整。然后，通过pip安装生成的.whl文件，安装时需要注意选择nvcc编译器，cudnn 7.3以上版本，以及兼容性的GCC编译选项。

       另一种方式是利用Docker容器，Tensorflow .容器需要nvidia driver +版本，并需要获取Nvidia GPU cloud的API密钥。安装完成后，你可以通过Docker拉取tensorflow:.-py3镜像，验证TensorRT与Tensorflow的集成是否成功。

       无论是直接安装还是容器化，都需注意选择合适的驱动和软件版本，以确保TF-TRT的稳定运行。安装过程中，还可以根据实际需求在container中安装其他软件，以满足个性化需求。

Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。

       在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。