关于pip:从源代码构建TensorFlow流程记录

京东科技隐衷计算产品部 曹雨晨

为什么从源代码构建

通常状况下，间接装置构建好的.whl 即可。不过，当须要一些非凡配置（或者闲来无事想领会 TensorFlow 构建过程到底有多麻烦）的时候，则须要抉择从源代码构建 TensorFlow。万幸文档凌乱的 TensorFlow 还是善意地为咱们提供了一整页的文档供参考 https://www.tensorflow.org/in…，集体认为其中最须要关注的局部莫过于通过测试供参考的源配置（列于文末）。TF 应用 Google 的开源构建工具 bazel 构建，并且源码的版本与 bazel 的版本高度相干，所以尽量匹配版本进行构建。

流程记录 TF v1.14.0 CPU on Ubuntu 18.04

装置对应版本的 bazel

依据打算构建的版本，查阅文末的对应配置，参考官网文档：https://bazel.build/install/u… 装置相应版本的 bazel，如本次打算构建的版本是 v1.14.0，对应的 bazel 版本是 0.24.1(此次应用 0.26.1 也是能够的)。

为不便，这里间接贴出对应 0.26.1 release 的页面：https://github.com/bazelbuild…，点击 assets 找到对应的文件下载即可。

wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.1/bazel-0.26.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x bazel-version-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-version-installer-linux-x86_64.sh --user

克隆 TensorFlow 仓库

从 Github 上 clone 源码仓库

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

cd 到仓库目录并 git checkout到相应 tag，比方这次是构建 v1.14.0 版本：

git checkout v1.14.0

* 一些小调整，通常能够略过

Build with C++17

因为之后须要写的 Custom OP 依赖的另一个库是 C++17，而除了刚刚才公布的 v2.10 版，以前的 TF 默认是应用 C++11，理论构建的时候，代码有一些 minor fix。此处参考 https://github.com/tensorflow… 批改 .bazelrc 里 build:c++17 的配置，在 tensorflow/core/lib/gif/gif_io.cc 中增加 #include<cstring>, 并在 tensorflow/stream_executor/stream_executor_pimpl.h 中增加 #include "absl/memory/memory.h"（否则 compile 时会报错找不到 absl::make_unique）（这里 make_unique 是 C++17 规范库里的用法，Google 的 abseil 的 make_unique 办法则不便 C ++11 的代码也能够应用它；最新的 v2.10 版因为默认应用 C ++17，曾经改为 std::make_unique）

.bazelrc 文件里记录了构建时各种配置选项（[--config=option]）的映射规定，如有须要能够进行批改。因为 GCC 不反对 --stdlib 命令，此次批改如下：

  # Build TF with C++ 17 features.
- build:c++17 --cxxopt=-std=c++1z
- build:c++17 --cxxopt=-stdlib=libc++
+ build:c++17 --cxxopt=-std=c++17

网络不通

Bazel 在构建过程中，须要现拉取近程仓库的许多依赖。因为 TF 的构建过程耗费内存很重大，抉择在服务器上进行构建，而服务器近程拉取 github 上仓库常常失败。所以须要手动在网络良好的机器上下载相应的库的 release（对应的版本在 WORKSPACE 文件中能够找到一行正文），寄存在服务器本地，并在 WORKSPACE 文件中对应的 http_archive 局部增加一行本地地址。若须要换版本，也能够在相应 github 库的 releases 上面找到对应的 URL 及 sha256（切实是找不到对应的也能够手动下载压缩包后通过 shasum256 命令获取）

例如：

http_archive(
 name = "build_bazel_rules_apple",
 sha256 = "a045a436b642c70fb0c10ca84ff0fd2dcbd59cc89100d597a61e8374afafb366",
 urls = ["https://github.com/bazelbuild/rules_apple/releases/download/0.18.0/rules_apple.0.18.0.tar.gz",
         "file:///opt/tensorflow_build_deps/rules_apple.0.18.0.tar.gz"],
) # https://github.com/bazelbuild/rules_apple/releases

配置 build

运行源码根目录下的 ./configure 进行配置。

./configure

此次编译一个尽量简略的 CPU 版本，会话如下：

WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown".
You have bazel 0.26.1 installed.
Please specify the location of python. [Default is /usr/local/bin/python]:
 
 
Found possible Python library paths:
  /usr/local/lib/python3.6/dist-packages
  /usr/lib/python3/dist-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [/usr/local/lib/python3.6/dist-packages]
 
Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: n
No XLA JIT support will be enabled for TensorFlow.
 
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: n
No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow.
 
Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: n
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.
 
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: n
No CUDA support will be enabled for TensorFlow.
 
Do you wish to download a fresh release of clang? (Experimental) [y/N]: n
Clang will not be downloaded.
 
Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]:
 
 
Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: n
Not configuring the WORKSPACE for Android builds.
 
Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
    --config=mkl            # Build with MKL support.
    --config=monolithic     # Config for mostly static monolithic build.
    --config=ngraph         # Build with Intel nGraph support.
    --config=numa           # Build with NUMA support.
    --config=dynamic_kernels    # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
    --config=v2             # Build TensorFlow 2.x instead of 1.x.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
    --config=noaws          # Disable AWS S3 filesystem support.
    --config=nogcp          # Disable GCP support.
    --config=nohdfs         # Disable HDFS support.
    --config=nonccl         # Disable NVIDIA NCCL support.
Configuration finished

构建 pip 软件包并装置

官网提供的命令：

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

本次应用：

bazel build --config=c++17 --config=c++1z --jobs=6 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

其中应用的 --config=c++17 --config=c++1z 对应刚刚批改的 .bazelrc 文件中相应的局部

留神：bazel build 的过程工夫会比拟长，对内存的耗费较大，jobs 数审慎开大。

bazel build 完结后，一个名为 build_pip_package 的可执行文件就创立好了，接下来能够执行：

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

如果心愿构建的 whl 名为 tf-nightly 版本，则能够加上 --nightly_flag 的选项。

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

尔后便取得了 .whl 文件，通过 pip 装置即可：

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

其中，version是对应的版本，tags与零碎无关。

通过测试的源配置

Linux

CPU

GPU

macOS

CPU

GPU