安装适用于 C 的 TensorFlow

TensorFlow 在 c_api.h 中定义了一套 C 语言 API，用于构建其它语言的封装。这套 API 除了使用方便外，还将保持易用性与一致性。

支持的平台

本指南解释了如何安装 TensorFlow C 语言版。尽管本指南也可能适用于其它的安装环境，但我们仅测试（也仅确保）了本指南在以下环境机器中的适用性：

Linux, 64-bit, x86
macOS X, Version 10.12.6 (Sierra) 或更高版本

安装

请按照以下步骤安装 TensorFlow C 语言库并启用 TensorFlow C 语言版：

1.确定你是只在 CPU(s) 上运行 TensorFlow C 语言版，还是在 GPU(s) 的协助下运行。如果无法确定，请在以下指南中阅读“决定安装哪个 TensorFlow”一节：

在 Ubuntu 上安装 TensorFlow

在 macOS 中安装 TensorFlow

2.通过调用下面的 shell 命令，下载并且解压 TensorFlow 的 C 语言库到 /usr/local/lib：

  TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support
  OS="linux" # Change to "darwin" for macOS
  TARGET_DIRECTORY="/usr/local"
  curl -L \
    "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-${OS}-x86_64-1.8.0.tar.gz" |
    sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz

tar 命令会将 TensorFlow C 语言库解压到 TARGET_DIRECTORY 的子目录 lib 中。例如，指定 /usr/local 作为 TARGET_DIRECTORY，那么 tar 就会将 TensorFlow C 语言库解压到 /usr/local/lib 中。

如果你希望将库解压到不同的目录中，请调整 TARGET_DIRECTORY。

3. 在上一步中，如果你指定了一个系统目录（比如，/usr/local）作为 TARGET_DIRECTORY，那么请运行 ldconfig 配置链接器。例如：

sudo ldconfig

如果你指定了一个非系统目录作为 TARGET_DIRECTORY（比如，~/mydir），那么你必须将你的解压目录（比如，~/mydir/lib）添加到以下两个环境变量中。例如：

  export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For both Linux and macOS X
  export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Linux only
  export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For macOS X only

验证你的安装

在安装完成之后，新建文件，输入以下代码，文件命名为 hello_tf.c:

#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h>

int main() {
  printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version());
  return 0;
}

编译和运行

调用以下命令来编译 hello_tf.c

gcc hello_tf.c

运行生成的可执行文件，应该得到以下输出：

a.out
Hello from TensorFlow C library version number

定位问题

如果程序编译失败，最有可能的错误是 gcc 找不到 TensorFlow C 语言库。解决这个问题的方法是为 gcc 指定 -I 和 -L 参数。比如，TARGET_LIBRARY 为 /usr/local 时，可以这样调用 gcc：

gcc -I/usr/local/include -L/usr/local/lib hello_tf.c -ltensorflow

如果 a.out 执行失败，请思考下列问题：：

这个程序编译是否出错？
是否按本指南第三步“安装”指定了正确的环境变量的目录？
是否正确地 export 了环境变量？

如果你仍然在编译或者运行时看到了错误信息，请访问 StackOverflow 寻求解决方案。