TensorFlow 2 のビルドとインストール（ソースコードを使用）（Ubuntu 上）

【目次】

  1. 前準備
  2. TensorFlow 2 のビルドとインストール

【関連する外部ページ】 https://www.tensorflow.org/install/source

前準備

Ubuntu のシステム更新

端末を開き，次のコマンドを実行する． 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
# インストール済みのパッケージを更新（依存関係の変更も反映）
sudo apt -y full-upgrade

カーネルなどが更新された場合は再起動する． 

sudo shutdown -r now

Git, cmake, curl, wget, p7zip-full のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する． 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl wget p7zip-full

C/C++ コンパイラと Make とビルドツールのインストール

端末で，次のコマンドを実行する． 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config

Clang のインストール

TensorFlow 2.13 以降は，既定のコンパイラが Clang である．TensorFlow 2.19 から 2.21 では Clang 18 が動作確認済みの構成である．

端末で，次のコマンドを実行する． 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install clang-18 llvm-18
clang-18 --version

Python3 開発用ファイル，pip, venv のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する． 

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv

Bazel のインストール

TensorFlow 2 のビルドには，ソースコードの .bazelversion ファイルで指定されたバージョンの Bazel が必要である．Bazelisk を bazel という名前で PATH に置くと，必要なバージョンの Bazel が自動的にダウンロードされて使用される．

Bazel のインストール: 別ページ »で説明

TensorFlow 2 のビルドとインストール

  1. ソースコードの取得と設定

    端末で，次のコマンドを実行する．./configure は，Python の場所や CUDA の使用の有無，使用するコンパイラなどを対話的に問い合わせる． 

    cd /tmp
rm -rf tensorflow
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
./configure

    特定のバージョンをビルドする場合は，git clone の後にリリースブランチに切り替える． 

    git checkout r2.20
  2. ビルド用の Python 仮想環境の作成と，ビルドに必要な Python パッケージのインストール

    Ubuntu 23.04 以降のシステム Python では，pip による直接のインストールが制限されている（PEP 668）ため，仮想環境を用いる．

    端末で，次のコマンドを実行する． 

    python3 -m venv ${HOME}/tfbuild
source ${HOME}/tfbuild/bin/activate
pip install -U pip numpy wheel packaging requests
  3. pip パッケージ（wheel ファイル）のビルド

    端末で，次のコマンドを実行する．終了までしばらく待つ．

    CPU 版をビルインする場合 

    cd /tmp/tensorflow
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel \
  --repo_env=USE_PYWRAP_RULES=1 --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

    GPU（NVIDIA CUDA）版をビルドする場合 

    cd /tmp/tensorflow
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel \
  --repo_env=USE_PYWRAP_RULES=1 --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow \
  --config=cuda --config=cuda_wheel

    メモリ不足でビルドが失敗する場合は，Bazel が使用するメモリ量を制限する． 

    bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel \
  --repo_env=USE_PYWRAP_RULES=1 --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu \
  --local_ram_resources=2048
  4. ビルドした wheel ファイルのインストール

    wheel ファイルは bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/ に生成される．ファイル名は，バージョン番号，Python のバージョン，プラットフォームによって異なる．

    端末で，次のコマンドを実行する． 

    ls bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/
pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-*.whl
  5. バージョン確認

    端末で，次のコマンドを実行する．バージョン番号が表示されればインストールは成功である． 

    python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"