做网站套路,网站建设与 维护实训报告范文,新网站如何做seo,宿迁做网站的很多时候为了方便图省事#xff0c;是通过pip安装TensorFlow的#xff0c;然而很不幸运行的服务器不支持AVX指令#xff0c;引入模块的时候会报错#xff1a; The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions, but these aren’t available on your machine.…很多时候为了方便图省事是通过pip安装TensorFlow的然而很不幸运行的服务器不支持AVX指令引入模块的时候会报错 The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions, but these aren’t available on your machine. 这种时候没办法了需要自己编译了。编译必须Bazel而Bazel推荐用Bazelisk安装。
安装Bazelisk
前往Bazelisk下载最新可执行文件 上传bazelisk-linux-amd64到/usr/local/bin下。改名bazel赋予执行权限
chmod x bazel之后确保将bazel加入到PATH中。
安装Python
确保安装了正确版本的Python并且安装了开发包本例TensorFlow 2.11.0对应Python版本是3.9.13
# 检查Python版本
python -version
# 检查是否安装了开发包重要你也不想编译一个多小时突然报错找不到Python文件吧
find / -name Python.h 2/dev/null
# 安装开发包
sudo yum install python3-devel配置环境变量
# 根据实际修改该目录下需要包含Python.h
export PYTHON_INCLUDE_PATH/usr/include/python3.9安装依赖
pip install -U --user pip numpy wheel
pip install -U --user keras_preprocessing --no-deps这些依赖的版本与TensorFlow的版本有关。 以TensorFlow2.11.0为例这个版本已经比较老了应该指定numpy版本为1.26.4新版numpy 2.0.2与旧版tensorflow不兼容 pip install -U --user numpy1.26.4 版本对应关系没有参考资料只能根据发布时间和零星的github issue摸索。 更搞笑的是还有降依赖的情况例如2.11.0允许依赖numpy 1.26.4但是2.12.0必须numpy1.24参考这里。 安装TensorFlow
前往TensorFlow下载源码 本例是tensorflow-2.11.0.tar.gz。
然后上传tensorflow-2.11.0.tar.gz并解压cd到解压后的源码根目录运行
./configure接下来会询问若干配置没有特殊需求的话尽量都选no然后回车否则编译时有可能报错。 注意./configure询问Python位置时默认是软链接/usr/bin/python3 请替换为实际可执行文件例如/usr/bin/python3.9否则编译时会报错找不到Python.h参考这里。 另外请确保指定了正确的python lib路径例如/usr/local/lib/python3.9/site-packages。 必须能在指定目录下找到numpy、wheel和keras_preprocessing的包。 然后开始用bazel编译
bazel build --local_ram_resources2048 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package需要等待极漫长的时间配置差的话可能要数小时耐心等待。
完成后构建.whl
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package --nightly_flag /tmp/tensorflow_pkg项目pip安装
# 此处根据实际的生成结果修改
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-2.11.0.whl
