编译TensorFlow CPU指令集优化版

 

编译TensorFlow CPU指令集优化版

如题，CPU指令集优化版，说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本。通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的，有网友称，优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%。

下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译

必要的环境：

1. bazel, 这玩意的安装方法参考别的资料，比较麻烦
2. sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel
3. 因为tf的版本与python版本是有关的，所以如果你有建立虚拟python环境，比如你用conda创建了一个虚拟的tf环境‘tensorflow’，那么通过source activate tensorflow先进入该环境，此时显示(tensorflow) lev@lev-Precision-Tower-5810:~/类似的
4. gcc 4.7+

下面介绍具体的编译工作：

1. 在你的工作目录下，执行git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
2. 进入tensorflow目录，cd tensorflow
3. 开始配置编译参数，./configure，根据需要去配置好对应的东东
4. 接下来进入编译，bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package， 采用默认优化，该设定会自动编译成你的cpu所支持的指令集版本
5. 编译whl，也就是python的package，bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg，此操作会在将whl生成在/tmp/tensorflow_pkg目录下
6. 安装whl， 去/tmp/tensorflow_pkg下找到你的造的轮子，比如我的pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl， 这个时候，记得退出tensorflow的源码目录，再用命令行运行python，导入tf，如果不退出，直接运行python环境import tensorflow会报错，因为此时import的是源码目录里的tensorflow， 不是你刚刚安装好的。

好了，现在你可以进行愉快的玩耍了，have fun!