1.tensorflowԴ?源码? λ??
2.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
3.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
4.从源码build Tensorflow2.6.5的记录
5.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
6.探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析
tensorflowԴ?? λ??
针对macOS mojave ..6系统用户在编译tensorflow 2.6版本时遇到的SSE4.1、SSE4.2和AVX指令集问题，位置以下为解决步骤：
首先，源码前往tensorflow源码下载页面，位置下载v2.6.0版本。源码
然后，位置源码时代的作用进入下载后的源码目录，定位至v2.6.0。位置
接下来，源码准备必要的位置软件环境。确保已安装java和minconda。源码
开始编译tensorflow时，位置关键在于使用优化指令集。源码在执行编译命令时，位置加入参数`-march=native`以进行cpu指令集优化。源码
使用命令行进行编译：`bazelisk build -c opt --copt=-march=native //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package`。
编译完成后，在/tmp/tensorflow_pkg目录下找到生成的wheel文件。使用pip进行安装，即可完成tensorflow 2.6版本的安装。
完成编译与安装后，用户可根据需要下载tensorflow-2.6.0-cp-cpm-macosx___x_.whl文件。提取码为kkli。
Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。
为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。
在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，帝国cms医院源码选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。
为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。
对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。
在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的境外外卖app源码最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。
通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。
[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
在Mac环境下编译TensorFlow C++源码，需要完成以下步骤，以避免可能的编译问题，确保顺利构建。
首先，确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools，JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境，以及Bazel工具，TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。
接下里，安装依赖，包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装，并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel，通过命令行接受协议，并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下，同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。
安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码，确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。
进行编译选项配置，通常在TensorFlow文件夹内运行命令，根据提示选择默认选项。
开始编译TensorFlow，火力全开源码此过程可能需要较长时间，完成后，应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。
若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误，这通常与创建软连接有关，无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库，如Eigen3，可参考相关指南。
编译完成后，可对C++接口进行测试，验证编译过程的正确性。通常情况下，Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。
最后，编译TFLite，生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项，以完成TFLite的构建。
总结而言，Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建，需要遵循上述步骤，并确保环境与工具版本的兼容性，以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似，但具体细节可能有所不同。
从源码build Tensorflow2.6.5的记录
.从源码编译Tensorflow2.6.5踩坑记录，笔者经过一天的努力，失败四次后终于成功。Tensorflow2.6.5是截至.时，能够从源码编译的最新版本。
0 - 前期准备
为了对Tensorflow进行大规模修改并完成科研工作，笔者有从源码编译Tensorflow的需求。平时更常用的做法是在conda环境中pip install tensorflow，有时为了环境隔离方便打包，会用docker先套住，再上conda + pip安装。
1 - 资料汇总
教程参考：
另注：bazel的编译可以使用换源清华镜像（不是必要）。整体配置流程的根本依据还是官方的教程，但它的怎么获得源码接口教程有些点和坑没有涉及到，所以多方材料了解。
2 - 整体流程
2.1 确定配置目标
官网上给到了配置目标，和对应的版本匹配关系（这张表里缺少了对numpy的版本要求）。笔者最后（在docker中）配置成功的版本为tensorflow2.6.5 numpy1..5 Python3.7. GCC7.5.0 CUDA.3 Bazel3.7.2。
2.2 开始配置
为了打包方便和编译环境隔离，在docker中进行了以下配置：
2. 安装TensorFlow pip软件包依赖项，其编译过程依赖于这些包。
3. Git Tensorflow源代码包。
4. 安装编译工具Bazel。
官网的介绍：（1）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。（2）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。
但笔者尝试最快的安装方式是，到Github - bazelbuild/build/releases上下载对应的版本，然后使用sh脚本手动安装。比如依据刚才的配置目标，笔者需要的是Bazel3.7.2，所以下载的文件为bazel-3.7.2-installer-linux-x_.sh。
5. 配置编译build选项
官网介绍：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）。
这一步就是选择y/N基本没啥问题，其他参考里都有贴实例。笔者需要GPU的支持，故在CUDA那一栏选择了y，其他部分如Rocm部分就是N（直接按enter也可以）。
6.开始编译
编译完成应输出
7.检查TF是否能用
3 - 踩坑记录
3.1 cuda.0在编译时不支持sm_
笔者最初选择的docker是cuda.0的，在bazel build --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package过程中出现了错误。所以之后选择了上面提到的cuda.3的docker。
3.2 问题2: numpy、TF、python版本匹配
在配置过程中，发现numpy、TF、python版本需要匹配，否则会出现错误。
4 - 启示
从源码编译Tensorflow2.6.5的过程，虽然经历了多次失败，但最终还是成功。这个过程也让我对Tensorflow的编译流程有了更深入的了解，同时也提醒我在后续的工作中要注意版本匹配问题。
Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
XLA是Tensorflow内置的编译器，用于加速计算过程。然而，不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果，甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码，帮助读者理解其内部机制，以便更好地利用XLA的性能优化功能。
XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下，对应不同的模块。使用XLA时，可以采用JIT（Just-In-Time）或AOT（ Ahead-Of-Time）两种编译方式。JIT方式更为普遍，对用户负担较小，只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。
JIT通过在Tensorflow运行时，从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行，实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式，它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。
核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch，而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。
AutoClustering则自动寻找适合编译的子图，将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息，在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure，最终由XlaRunOp执行。
在JIT部分，关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步，最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中，供后续使用。
tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult（HloModuleProto），实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程，并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算，即执行每个XlaOpKernel的Compile。
xla/client模块提供了核心接口，用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构，而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程，最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。
xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤，包括LLVMCompiler的编译和优化，最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass，如RunHloPasses和RunBackend，对HloModule进行优化和转换，最终编译为目标代码。
本文旨在提供XLA源码的深度解读，帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问，欢迎指正与交流，共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。
探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析
TensorFlow作为一个前后端分离的计算框架，旨在实现前端在任何设备、任何位置上使用API构建模型，而不受硬件资源限制。那么，TensorFlow是如何建立前后端的连接呢？在这一过程中，Session起着关键桥梁作用，它连接前后端通道，并通过session.run()触发计算，将前端的计算图转化为graphdef pb格式发送至后端。后端接收此格式，将计算图重建、剪枝、分裂，并分配到设备上，最终在多个Executor上执行计算。
Session管理着计算图、变量、队列、锁、设备和内存等多种资源，确保资源安全、高效地使用。在Session生命周期中，包含创建、运行、关闭和销毁四个阶段，确保模型运行的正确性和效率。
在Session创建时，使用BaseSession初始化，通过调用TF_NewSessionRef创建实例。此过程涉及确定图实例、判断混合精度设置以及创建Session。在分布式框架中，Python通过swig自动生成的函数符号映射关系调用C++层实现。
Session运行主要通过session.run()触发，该方法在BaseSession的run()中实现，涉及创建fetch处理器、获取最终fetches和targets，调用_do_run方法启动计算，并输出结果。在本地模式下，Session初始化会生成DirectSession对象。
综上所述，Session在TensorFlow架构中扮演着核心角色，连接前后端，管理资源，并确保模型高效、安全地运行。
win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
在配置个人深度学习主机后，安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境，新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow，会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。若需配置CUDA环境，需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0，配置环境变量。pip安装tensorflow，会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。配置不当导致import tensorflow时报错：'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。尝试源码编译tensorflow解决此问题。
查阅tensorflow官网文档，了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到，tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法，包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时，import tensorflow时报错。查阅错误信息，网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而，尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题，确认CUDA环境配置错误。
决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档，执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码，需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、anaconda、swig、CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。
配置过程中，修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。在cmake目录下新建build文件夹，执行命令配置tensorflow。配置后进行编译，遇到问题如：cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。
为解决这些问题，采取相应措施，如修改cuda_dnn.cc文件、网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题，如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题，提交至github tensorflow进行讨论。
完成源码编译后，安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂，需要耐心和细心，希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。
