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TensorFlow 1.8.0 + TensorRT 4.0 安装过程 （5月11日更新：目前在Ubuntu 18.04不可行）

2023-11-03

在上一篇“基于tar文件的TensorRT 4.0安装过程”中，完成了TensorRT的安装，但由于其语言环境为C++，因而无法与TensorFlow结合，TensorFlow 1.7.0 已经集成了TensorRT，但需要从头编译安装，现记录一下编译安装过程。

首先从github上git TensorFlow源码：

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

安装bazel 0.10.0

配置configure：

$ cd tensorflow
# 切换tag
$ git checkout v1.8.0
$ ./configure

出现的配置选项中只需要在CUDA support和TensorRT support两处选择“y”，其他支持选“n”即可，并输入正确的CUDA、cuDNN版本号和路径、TensorRT路径，我的环境对应的版本号分别为9.0、7.1，TensorRT路径为：/home/micro/TensorRT-4.0.0.3（注意，不要写成~/TensorRT-4.0.0.3，这里不能识别波浪符号）

编译

$ bazel build --config=cuda --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
# 编译过程较长，我这里跑了两个小时左右

生成安装文件

$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/
# 会在/tmp 目录下生成.whl文件

pip安装

$ sudo pip install sudo pip install /tmp/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
# tensorboard需单独安装
$ sudo pip install tensorboard
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