从源代码构建

从源代码构建 TensorFlow pip 软件包并将其安装在 Ubuntu Linux 和 macOS 上。尽管这些说明可能适用于其他系统，但仅针对 Ubuntu 和 macOS 进行了测试并在这两种平台上受支持。

Linux 和 macOS 设置

安装以下构建工具以配置开发环境。

安装 Python 和 TensorFlow 软件包依赖项

Ubuntu

sudo apt install python3-dev python3-pip

macOS

需要 Xcode 9.2 或更高版本。

使用 Homebrew 软件包管理器安装：

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew install python

安装 TensorFlow pip 软件包依赖项（如果使用虚拟环境，请省略 --user 参数）：

pip install -U --user pip numpy wheel
pip install -U --user keras_preprocessing --no-deps

安装 Bazel

您需要安装 Bazel，才能构建 TensorFlow。您可以使用 Bazelisk 轻松安装 Bazel，并且 Bazelisk 可以自动为 TensorFlow 下载合适的 Bazel 版本。为便于使用，请在 PATH 中将 Bazelisk 添加为 bazel 可执行文件。

如果没有 Bazelisk，您可以手动安装 Bazel。请务必安装受支持的 Bazel 版本，可以是 tensorflow/configure.py 中指定的介于 _TF_MIN_BAZEL_VERSION 和 _TF_MAX_BAZEL_VERSION 之间的任意版本。

安装 GPU 支持项（可选，仅限 Linux）

没有针对 macOS 的 GPU 支持版本。

如需安装在 GPU 上运行 TensorFlow 所需的驱动程序和其他软件，请参阅 GPU 支持指南。

下载 TensorFlow 源代码

使用 Git 克隆 TensorFlow 代码库：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow

该代码库默认为 master 开发分支。您也可以检出要构建的版本分支：

git checkout branch_name  # r2.2, r2.3, etc.

配置 build

通过运行 TensorFlow 源代码树根目录下的 ./configure 配置系统 build。此脚本会提示您指定 TensorFlow 依赖项的位置，并要求指定其他构建配置选项（例如，编译器标记）。

./configure

如果使用的是虚拟环境，python configure.py 会优先处理环境内的路径，而 ./configure 会优先处理环境外的路径。在这两种情况下，您都可以更改默认设置。

示例会话

以下代码展示了 ./configure 脚本的示例运行会话（您的会话可能会有所不同）：

配置选项

GPU 支持

为了支持 GPU，请在配置过程中设置 cuda=Y 并指定 CUDA 和 cuDNN 的版本。如果您的系统安装了多个版本的 CUDA 或 cuDNN，请明确设置版本，而不是依赖于默认版本。./configure 会创建指向系统 CUDA 库的符号链接，因此，如果您更新 CUDA 库路径，就必须在构建之前再次运行此配置步骤。

优化

对于编译优化标记，默认值 (-march=native) 会优化针对计算机的 CPU 类型生成的代码。但是，如果要针对不同类型的 CPU 构建 TensorFlow，请考虑指定一个更加具体的优化标记。请参阅 GCC 手册查看示例。

预先配置好的配置

您可以将一些预先配置好的 build 配置添加到 bazel build 命令中，例如：

  • --config=dbg - 构建时提供调试信息。详情请参阅 CONTRIBUTING.md。
  • --config=mkl - 支持 Intel® MKL-DNN。
  • --config=monolithic：此配置适用于基本保持静态的单体 build。
  • --config=v1：用于构建 TensorFlow 1.x，而不是 2.x。

构建 pip 软件包

TensorFlow 2.x

请安装 Bazel 并使用 bazel build 创建仅支持 CPU 的 TensorFlow 2.x 软件包：

bazel build [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

GPU 支持

若要构建支持 GPU 的 TensorFlow 软件包编译器，请运行以下命令：

bazel build --config=cuda [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

TensorFlow 1.x

若要构建旧版 TensorFlow 1.x 软件包，请使用 --config=v1 选项：

bazel build --config=v1 [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

Bazel 构建选项

请参阅 Bazel 命令行参考文档，详细了解构建选选项。

从源代码构建 TensorFlow 会消耗大量 RAM。如果您的系统受内存限制，请将 Bazel 的 RAM 使用量限制为：--local_ram_resources=2048。

官方 TensorFlow 软件包是使用符合 manylinux2010 软件包标准的 GCC 7.3 工具链构建的。

对于 GCC 5 及更高版本，可以使用 --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" 进行构建，以与旧版 ABI 兼容。兼容 ABI 可确保针对官方 TensorFlow pip 软件包构建的自定义操作继续支持使用 GCC 5 构建的软件包。

构建软件包

bazel build 命令会创建一个名为 build_pip_package 的可执行文件，此文件是用于构建 pip 软件包的程序。如下所示地运行该可执行文件，以在 /tmp/tensorflow_pkg 目录中构建 .whl 软件包。

如需从某个版本分支构建，请使用如下目录：

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

如需从 master 分支构建，请使用 --nightly_flag 获取合适的依赖项：

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

尽管可以在同一个源代码树下构建 CUDA 和非 CUDA 配置，但建议在同一个源代码树中的这两种配置之间切换时运行 bazel clean。

安装软件包

生成的 .whl 文件的文件名取决于 TensorFlow 版本和您的平台。例如，使用 pip install 安装软件包：

pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl

Docker Linux 构建

借助 TensorFlow 的 Docker 开发映像，您可以轻松设置环境，以从源代码构建 Linux 软件包。这些映像已包含构建 TensorFlow 所需的源代码和依赖项。如需了解安装说明和可用映像标记的列表，请参阅 TensorFlow Docker 指南。

仅支持 CPU

以下示例使用 :devel 映像从最新的 TensorFlow 源代码构建仅支持 CPU 的软件包。如需了解可用的 TensorFlow -devel 标记，请参阅 Docker 指南。

下载最新的开发映像并启动 Docker 容器（用于构建 pip 软件包）：

docker pull tensorflow/tensorflow:devel
docker run -it -w /tensorflow_src -v $PWD:/mnt -e HOST_PERMS="$(id -u):$(id -g)" \
    tensorflow/tensorflow:devel bash

git pull  # within the container, download the latest source code

上面的 docker run 命令会在 /tensorflow_src 目录（即源代码树的根目录）中启动 shell。它会在该容器的 /mnt 目录中装载主机的当前目录，并通过一个环境变量将主机用户的信息传递给该容器，该环境变量用来设置权限，Docker 会让此过程变得很复杂。

或者，要在容器中构建 TensorFlow 的主机副本，请在该容器的 /tensorflow 目录中装载主机源代码树：

docker run -it -w /tensorflow -v /path/to/tensorflow:/tensorflow -v $PWD:/mnt \
    -e HOST_PERMS="$(id -u):$(id -g)" tensorflow/tensorflow:devel bash

设置好源代码树后，在该容器的虚拟环境中构建 TensorFlow 软件包：

  1. 配置构建 - 此时会提示用户回答构建配置问题。
  2. 构建用于创建 pip 软件包的工具。
  3. 运行该工具，以创建 pip 软件包。
  4. 调整文件在容器外部的所有权。
./configure  # answer prompts or use defaults

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

./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /mnt  # create package

chown $HOST_PERMS /mnt/tensorflow-version-tags.whl

在该容器中安装并验证软件包：

pip uninstall tensorflow  # remove current version

pip install /mnt/tensorflow-version-tags.whl
cd /tmp  # don't import from source directory
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

在主机上，TensorFlow pip 软件包位于具有主机用户权限的当前目录中：./tensorflow-version-tags.whl

GPU 支持

Docker 是为 TensorFlow 构建 GPU 支持的最简单方法，因为主机只需安装 NVIDIA® 驱动程序，而不必安装 NVIDIA® CUDA® 工具包。如需设置 nvidia-docker，请参阅 GPU 支持指南和 TensorFlow Docker 指南（仅限 Linux）。

以下示例会下载 TensorFlow :devel-gpu 映像并使用 nvidia-docker 运行支持 GPU 的容器。此开发映像配置为构建支持 GPU 的 pip 软件包：

docker pull tensorflow/tensorflow:devel-gpu
docker run --gpus all -it -w /tensorflow -v $PWD:/mnt -e HOST_PERMS="$(id -u):$(id -g)" \
    tensorflow/tensorflow:devel-gpu bash
git pull  # within the container, download the latest source code

然后，在该容器的虚拟环境中，构建支持 GPU 的 TensorFlow 软件包：

./configure  # answer prompts or use defaults

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

./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /mnt  # create package

chown $HOST_PERMS /mnt/tensorflow-version-tags.whl

在该容器中安装和验证软件包并检查是否有 GPU：

pip uninstall tensorflow  # remove current version

pip install /mnt/tensorflow-version-tags.whl
cd /tmp  # don't import from source directory
python -c "import tensorflow as tf; print(\"Num GPUs Available: \", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))"

经过测试的构建配置

Linux

CPU

版本Python 版本编译器构建工具
tensorflow-2.6.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.2
tensorflow-2.5.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.2
tensorflow-2.4.03.6-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.0
tensorflow-2.3.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.0
tensorflow-2.2.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 2.0.0
tensorflow-2.1.02.7、3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.1
tensorflow-2.0.02.7、3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.1
tensorflow-1.15.02.7、3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.1
tensorflow-1.14.02.7、3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.24.1
tensorflow-1.13.12.7、3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.19.2
tensorflow-1.12.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.0
tensorflow-1.11.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.0
tensorflow-1.9.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.0
tensorflow-1.8.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.0
tensorflow-1.7.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.0
tensorflow-1.6.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.0
tensorflow-1.5.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.0
tensorflow-1.4.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.4
tensorflow-1.3.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.5
tensorflow-1.2.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.5
tensorflow-1.1.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.2
tensorflow-1.0.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.2

GPU

版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDA
tensorflow-2.6.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow-2.5.03.6-3.9GCC 7.3.1Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow-2.4.03.6-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.08.011.0
tensorflow-2.3.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.07.610.1
tensorflow-2.2.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 2.0.07.610.1
tensorflow-2.1.02.7、3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.17.610.1
tensorflow-2.0.02.7、3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0
tensorflow_gpu-1.15.02.7、3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0
tensorflow_gpu-1.14.02.7、3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.24.17.410.0
tensorflow_gpu-1.13.12.7、3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.19.27.410.0
tensorflow_gpu-1.12.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.11.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.10.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.9.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.079
tensorflow_gpu-1.8.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.079
tensorflow_gpu-1.7.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079
tensorflow_gpu-1.6.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079
tensorflow_gpu-1.5.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.079
tensorflow_gpu-1.4.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.468
tensorflow_gpu-1.3.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.568
tensorflow_gpu-1.2.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.55.18
tensorflow_gpu-1.1.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18
tensorflow_gpu-1.0.02.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18

macOS

CPU

版本Python 版本编译器构建工具
tensorflow-2.6.03.6-3.9Xcode 10.11 中的 ClangBazel 3.7.2
tensorflow-2.5.03.6-3.9Xcode 10.11 中的 ClangBazel 3.7.2
tensorflow-2.4.03.6-3.8Xcode 10.3 中的 ClangBazel 3.1.0
tensorflow-2.3.03.5-3.8Xcode 10.1 中的 ClangBazel 3.1.0
tensorflow-2.2.03.5-3.8Xcode 10.1 中的 ClangBazel 2.0.0
tensorflow-2.1.02.7、3.5-3.7Xcode 10.1 中的 ClangBazel 0.27.1
tensorflow-2.0.02.7、3.5-3.7Xcode 10.1 中的 ClangBazel 0.27.1
tensorflow-2.0.02.7、3.3-3.7Xcode 10.1 中的 ClangBazel 0.26.1
tensorflow-1.15.02.7、3.3-3.7Xcode 10.1 中的 ClangBazel 0.26.1
tensorflow-1.14.02.7、3.3-3.7Xcode 中的 ClangBazel 0.24.1
tensorflow-1.13.12.7、3.3-3.7Xcode 中的 ClangBazel 0.19.2
tensorflow-1.12.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.15.0
tensorflow-1.11.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.15.0
tensorflow-1.10.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.15.0
tensorflow-1.9.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.11.0
tensorflow-1.8.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.10.1
tensorflow-1.7.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.10.1
tensorflow-1.6.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.8.1
tensorflow-1.5.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.8.1
tensorflow-1.4.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.5.4
tensorflow-1.3.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.4.5
tensorflow-1.2.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.4.5
tensorflow-1.1.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.4.2
tensorflow-1.0.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.4.2

GPU

版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDA
tensorflow_gpu-1.1.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.4.25.18
tensorflow_gpu-1.0.02.7、3.3-3.6Xcode 中的 ClangBazel 0.4.25.18