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参考官方指南

https://www.tensorflow.org/install/source?hl=zh-cn#configure_the_installation

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基本要求

官网测试过的源代码配置如下：

image

也就是说，按照这个版本安装的话不应该再产生版本的问题了。

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我的配置

ubuntu 16
python 2.7
nccl 2.3
gcc 4.8.5
cuda 7.1.4
cudnn 9.0 (具体是9.0.176但是在./configure的那里不用输这么仔细，具体原因下面会说)

安装bazel 0.10

从源码编译安装

官方的【安装步骤】，我试了没用，查到【这个博客】才发现缺乏如下步骤。

1. 应该要使用，./compile.sh编译,要等待几分钟。
   image
2. 编译后，最终生成的二进制文件bazel在当前目录的output/bazel下面
   由于 image

把这个文件移动到venv/bin/bazel下面.

note:
安装version10的时候用这个方法没问题，我卸载干净之后用apt-get安装version21使用的是apt-get，官网有教程，行得通。

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bazel版本问题

尝试bazel 0.21版本,产生如下报错：
ERROR: Config value cuda is not defined in any .rc file。
最后发现tf1.8的构建版本时使用了bazel 0.10，所以果断换成了bazel 0.10

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bazel路径问题

如果没有进入虚拟环境之前可以使用bazel命令但是进入虚拟环境之后不行，提示没有这个文件，则：(把外部环境的bazel加入路径)
export PATH=/root/bin/:$PATH
此时再输入bazel就可以找到啦。

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卸载bazel,重新安装

卸载参考：https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/962
卸载完毕还是没法删除bazel.0.10,是因为虚拟环境下venv/bin/bazel存在。删除这个文件之后，终于显示删除成功。

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安装nccl 2.3

因为无法登陆英伟达官方网站，所有采用giuthub的方式下载，按照build,install执行命令。

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NCCL-SLA.txt不存在的问题

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/19679
确实没有这个文件，把license文件改名之后就没有报错了

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编译Tensorflow

按照官网的说明，我需要的是r1.8版本的，切换分支就可以了。

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./configure 文件的配置

这一步也有挺多的坑

1. 除了cuda,剩下的都选择n.

2. gpu的compute capability查询方法：nvidia-smi 查看最上面显示的是什么型号的gpu.
   

   image
   可以看到，我的四块gpu都是GeForce GTX 108...，然后在【英伟达给出的官网】上查询得知计算能力是6.1

3. nccl路径
   安装完之后命令行会提示你路径。

4. gcc版本，我修改为gcc-4.8

5. cuda,cudnn版本
   都不用输那么仔细的版本，因为可以看到./configure的输出如下：

   exec env -
   CUDA_TOOLKIT_PATH=/usr/local/cuda
   CUDNN_INSTALL_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu
   GCC_HOST_COMPILER_PATH=/usr/bin/gcc-4.8
   LD_LIBRARY_PATH=:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
   NCCL_INSTALL_PATH=/data/lirong/py2/nccl/nccl/build
   PATH=/root/bin/:/data/lirong/py2/venv_python2.7/bin/:/data/lirong/py2/venv_python2.7/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:
   /sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/usr/local/cuda/bin
   PYTHON_BIN_PATH=/data/lirong/py2/venv_python2.7/bin//python
   PYTHON_LIB_PATH=/data/lirong/py2/venv_python2.7/lib/python2.7/site-packages
   TF_CUDA_CLANG=0
   TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES=6.1
   TF_CUDA_VERSION=9.0
   TF_CUDNN_VERSION=7
   TF_NCCL_VERSION=2
   TF_NEED_CUDA=1
   TF_NEED_OPENCL_SYCL=0 \

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bazel build这一步踩了很多的坑，成功之后。

image

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然后按照官网的步骤没出错。

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最后需要重新打开一次命令行窗口，再次import tensorflow。

image
安装成功

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踩过的坑

bazel build编译的时候，如果遇到各种问题。command会提示Use --verbose_failures to see the command lines of failed build steps.，我之前一直没有注意，直到加了--verbose_failures这个条命令:

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --verbose_failures

试过，才发现完整的报错，然后很快google一下就解决了。

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issue 1

报错

AttributeError: 'int' object attribute '__doc__' is read-only
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
...
ERROR: /data/lirong/py2/tensorflow/tensorflow/tools/api/generator/BUILD:27:1: Executing genrule //tensorflow/tools/api/generator:python_api_gen
failed (Exit 1)

解决

pip uninstall enum
apt-get install python-enum34

重新编译之后还会会报错，但是报的是issue 2了

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issue 2

错误提示

ImportError: No module named enum
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build

解决方法

pip uninstall enum
pip install enum34