Bazel Builds verursachen Probleme, wenn ich TensorFlow mit Pip installieren

Question

So die Dokumentation erwähnt, dass es besser ist, von der Quelle zu installieren, dann ein Pip-Paket zu bauen. Warum wird dies gegenüber einer direkten Pip-Installation mit der auf der Download-Seite bereitgestellten Wheel-Datei empfohlen? here

Ich habe versucht, die direkte Pip-Installation und dann einige Skripts im Startordner runnning. Dies führt zu Fehlern mit Bazel nicht einige der Abhängigkeiten zu finden. Ich vermute, das hängt damit zusammen, dass wir keinen Tensorfluss aus der Quelle aufbauen, aber ich kann nicht herausfinden, warum das der Fall ist. Irgendwelche Zeiger? Vielen Dank!

Answer 1

Die Installation von Pip wird unterstützt, können Sie weitere Details zu Ihrem Betriebssystem und den spezifischen Fehlern, die Sie gesehen haben, bereitstellen?

Answer 2

Der Hauptgrund, aus der Quelle zu bauen, ist einfach die Leistung.

Gebäude und von der Quelle der Installation

Die Standard TensorFlow Binärdateien Ziel das breiteste Spektrum an Hardware TensorFlow für jedermann zugänglich zu machen. Bei Verwendung von CPUs für Training oder Inferenz wird empfohlen, TensorFlow mit allen für die verwendete CPU verfügbaren Optimierungen zu kompilieren. Beschleunigungen für das Training und die Rückschlüsse auf die CPU sind im Folgenden unter Vergleichen von Compiler-Optimierungen dokumentiert. Um die optimalste Version von TensorFlow zu installieren, erstellen und installieren Sie aus der Quelle. Wenn TensorFlow auf einer Plattform mit einer anderen Hardware als dem Ziel erstellt werden muss, kompilieren Sie sie mit den höchsten Optimierungen für die Zielplattform. Der folgende Befehl ist ein Beispiel für bazel Verwendung für eine bestimmte Plattform

ref zu kompilieren: mit bazel https://www.tensorflow.org/performance/performance_guide