本文介紹從原始碼編譯安裝 tensorflow 的過程，解決下面三個問題：

  1. nvidia 相關工具的安裝
  2. 設定代理下載 bazel 構建過程中的依賴包
  3. 編譯結束後的設定

1. nvidia 相關工具的安裝

編譯之前需要設定 nvidia 相關工具，請參考在 linux 上安裝 nvidia driver/cuda/cudnn/tensorrt 工具。

2. 設定代理

在編譯過程中，可能要到某些不存在的地方拿到一些東西： qing_dynasty

使用 squid 代理，關於 squid 代理的安裝和設定，請參考在伺服器上設定 squid 伺服器端。

在本地的話，需要設定 http 和 https 代理：

export http_proxy=http://user_name:password@server_ip:squid_port
export https_proxy=$http_proxy

3. bazel 安裝

在github上下載 bazel，這裡選擇bazel-6.2.1-installer-linux-x86_64.sh:

wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/6.2.1/bazel-6.2.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x ./bazel-6.2.1-installer-linux-x86_64.sh
sudo ./bazel-6.2.1-installer-linux-x86_64.sh

安裝完成之後，可以檢視安裝情況：

bazel --version
bazel 6.2.1

4. tensorflow 程式碼獲取和編譯

4.1 程式碼獲取

從 github 上獲取 tensorflow 程式碼：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.13.0

4.2 config

執行 config：

config

此時基本設定完成。需要建立臨時資料夾：

mkdir -p ~/tmp
export TMP=~/tmp

4.3 修改 bazelversion

修改.bazel_version：

6.2.1
# 这是来自bazel --version的结果

4.4 開始編譯

最後進行編譯：

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

（此時可以去睡覺了。）

4.5 生成 whl 包並安裝

tensorflow 編譯完成之後，還需要專門生成whl包：

./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

在上面的/tmp/tensorflow_pkg資料夾中獲取 whl 包，用 pip 安裝。

cd /tmp/tensorflow_package
python3 -m pip install ./tensorflow-2.13.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

4.6 測試安裝

安裝完成之後，就可以進行測試了：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())
True

總計

本文介紹了在 RedHat 上從原始碼編譯 tensorflow 的方式。