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为了编译TensorFlow的源代码，除了要有gcc（版本不低于4.8）支持之外，还需要安装Google自产的编译工具Bazel。
安装Bazel，需要Java JDK 8或更高版本的支持，所以接下来我们要的第一件工作，就是要确定Java 8/9是否已经安装（可用“java -version”来查询）。如果没有安装，则可以通过如下流程安装。
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sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java #添加PPA
sudo apt-get update && sudo apt-get install oracle-java8-installer #安装Java8
在安装过程中，需要选择同意Oracle公司的许可协议（用TAB键选择<YES>，并按回车确认）。待上述流程安装完毕后，输入如下命令检查Java 8是否成功安装。
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yhilly@ubuntu:~$ java -version
java version "1.8.0_151"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
从提示信息中，可以看出Java 8已成功安装。需要注意的是，虽然Java 9已经面世，但和Java 9相关的软件生态还没有形成，盲目“追新”会让很多软件运行不了。比如说，Bazel暂时还没有“与时俱进”发布与jdk 1.9相匹配的版本，所以，我们选择让“Java 9飞一会儿”，暂时还使用稳定版本jdk 1.8。
输入如下两条指令可设置软件源：
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echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8"
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.listcurl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg
| sudo apt-key add -
使用下面的指令更新并安装Bazel（下面的指令实际上是两条，用“&&”连接一下，可让多条命令同处一行）。
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sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel
在命令行输入“bazel version”，如果有正常的反馈信息输出，则表明Bazel安装完毕。
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Extracting Bazel installation...
Build label: 0.9.0
Build target: bazel-out/k8-fastbuild/bin/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel/
BazelServer_deploy.jar
Build time: Tue Dec 19 09:31:58 2017 (1513675918)
Build timestamp: 1513675918
Build timestamp as int: 1513675918
在编译工具准备好之后，下面我们要做的工作就是下载TensorFlow的源代码。为了获取在GitHub上的TensorFlow源码，比较方便的方式就是使用git工具（一款免费开源的分布式版本控制系统），Ubuntu中并没有预装这个工具，需要我们利用下面的命令安装：
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sudo apt install git
在输入root密码后，apt就会自动安装git工具。这里稍微说明一点的是，对于较新版本的Ubuntu而言，通常可使用简化版的“apt”命令来代替“apt-get”，事实上，为了兼容性，老版本指令的“apt-get”在新版本Ubuntu中依然有效，不过是新命令更加简单好记罢了。
接下来，我们利用git命令把远程的TensorFlow代码“克隆”（复制）到本地，如图11-15所示。
图11-15 远程克隆TensorFlow源代码
然后进入家目录下的TensorFlow下载路径。
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cd ~/tensorflow
然后可利用“ls”命令查看一下TensorFlow的相关文件，如图11-16所示
图11-16 TensorFlow的源码文件夹
接下来，我们进入tensorflow源码文件夹，利用“git checkout”（检出）TensorFlow版本1.6。
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yhilly@ubuntu:~/tensorflow$ git checkout r1.6
Branch r1.6 set up to track remote branch r1.6 from origin.
Switched to a new branch 'r1.6'
在用Bazel编译源代码之前，我们还需要在TensorFlow源代码路径下，运行configure文件，做一些必要的配置：
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./configure
接下来，配置系统会给出各种询问，以确认编译时的配置参数，下面挑选比较重要的几个参数解释如下：
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yhilly@ubuntu:~/tensorflow$ ./configure
You have bazel 0.9.0 installed.
Please specify the location of python.
[Default is /home/yhilly/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python]:
上面的提示是Bazel让我们选择Python的安装路径，只要确保是Anaconda的Python路径即可，直接按一系列的回车键（Enter）表示使用默认值。
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Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support? [Y/n]:
jemalloc as malloc support will be enabled for TensorFlow.
上面的选项表示是否使用jemalloc代替传统的malloc来管理内存？Jemalloc是杰森·埃文斯（Jason Evans）于2006年开发的用以取代传统低性能的malloc内存管理模块而开发的一款内存管理模块[4]。埃文斯并非等闲之辈，他是FreeBSD项目（一种类UNIX操作系统）的重要维护者之一。
Jemalloc先被Firefox浏览器采用，后来又被Facebook在其自己的各类应用上广泛使用，一战成名。好技术当然要用！直接按回车，确认默认值Y（默认值通常就是被大写的选项）。
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Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [Y/n]: n
No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow.
这个选项是询问是否采用Google云平台来支持TensorFlow。这个云平台国内通常无法访问，建议输入“n”。有条件的读者，可直接按回车确认使用。
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Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [Y/n]: n
No Hadoop File System support will be enabled for TensorFlow.
这个选项是询问是否使用Hadoop 文件系统（HDFS）来支持TensorFlow。如果搭建了Hadoop集群，有读取HDFS数据需求的用户，可以回车确认。如果没有需求，手动输入“n”。
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Do you wish to build TensorFlow with Amazon S3 File System support? [Y/n]: n
No Amazon S3 File System support will be enabled for TensorFlow.
类似的，这个选项是询问TensorFlow是否支持亚马逊的S3文件系统。读者根据自己的需要来确定“Y”或“n”。如果用不着，建议选择“n”。
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Do you wish to build TensorFlow with Apache Kafka Platform support? [y/N]:
No Apache Kafka Platform support will be enabled for TensorFlow.
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。如果没有这个需要，建议选择默认值“N”。
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Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [y/N]: n
No XLA JIT support will be enabled for TensorFlow.
这个选项是询问是否开启XLA JIT编译支持。XLA（Accelerated Linear Algebra/加速线性代数）目前还是TensorFlow的实验项目，XLA 使用 JIT（Just in Time，即时编译）技术来分析用户在运行时（runtime）创建的 TensorFlow 图，专门用于实际运行时的维度和类型。作为新技术，这项编译技术还不成熟，爱折腾的“极客”读者可以选“y”，否则选择默认值“N”。
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Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]:
No CUDA support will be enabled for TensorFlow.
这个选项是询问是否使用CUDA。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。如果用户配备有NVIDIA的GPU，可以选择“y”，如果仅使用TensorFlow的CPU版本，回车确认“N”。
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Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]:
No MPI support will be enabled for TensorFlow.
这个选项是询问是否使用MPI。MPI(Message-Passing-Interface 消息传递接口)是实现进程级别的并行程序的通信协议，它通过在进程之间进行消息传递。如果不是基于TensorFlow做并行程序开发，建议回车确认选择默认值“N”。
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Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option
"--config=opt" is specified [Default is -march=native]:
这个选项是指定CPU编译优化选项。默认值就是“-march=native”。这里“m”表示“machine（机器）”，“arch”就是“architecture”简写。“march”合在一起表示机器的结构，如果选择“-march=native”，则表示选择本地（native）CPU，如果本地CPU比较高级，就可以支持SSE4.2、AVX等选项。这里建议选择默认值。
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Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:
这个选项是问是否进入Android的工作空间配置，如果不用手机版的TensorFlow开发，则选择默认值“N”。
之后，当显示“Configuration finished”（配置完成）字样，则表示配置顺利完成。
在配置完毕Bazel的编译选项之后，接下来就可以使用如下指令编译TensorFlow的源代码：
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bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
如果想获得GPU支持，则需要加入编译选项“--config=cuda”。上述指令将在“/tensorflow/tools/pip_package”路径下，构建一个pip包文件。
倘若上述命令导致编译失败，一个可能的失败原因是，Bazel作为并行编译器，会耗费非常多的系统资源，特别是对利用虚拟机安装Ubuntu的用户，一旦系统资源耗尽，编译自然难成。
下面的编译指令是对线程数、内存等资源做了限制，且一旦编译失败，让Bazel给出详细的错误信息。
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bazel build -c opt --jobs 1 --local_resources 2048,0.5,1.0
--verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
不过，一旦对编译资源做了限制，编译速度将会非常缓慢，可能耗时若干小时！当显示“INFO: Build completed successfully, 2173 total actions”字样时，表示编译成功。之后，在TensorFlow文件夹下，多了若干个与Bazel相关的文件夹。到此，工作还没有完毕，我们还需要构造一个Python的安装包（pip）。
图11-17 编译成功后的TensorFlow文件夹
在“bazel-bin”文件夹下，有我们需要的打包工具build_pip_package。假设我们把这个打包的位置定位为当前路径（TensorFlow的源文件）的“/temp”文件夹下，则使用如下指令：
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bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package ~/tensorflow_pkg
当然，上述指令后面的打包生成路径（“~/tensorflow_pkg”，这里的“~”表示笔者的家目录“/home/yhilly/”），实际上是可以任意指定的。比如说，如果是直接放到系统根目录下的临时文件夹（/tmp/tensorflow_pkg）。当然，如果放在根目录下，则需要加sudo权限，否则可能会因为权限不足而导致创建文件夹失败。
在打包完毕后，下面我们可以在打包生成路径（如“~/tensorflow_pkg”），查看到我们的劳动成果（用“ls”命令查看），其中“tensorflow-1.6.0rc1-cp36-cp36m -linux_x86_64.whl”就是我们折腾半天的回报。它就是支持本地CPU优化适配的Python 3.6编译版本。
在编译完毕之后，我们还得安装上述“轮文件”（wheel file，以.whl为扩展名）。这里稍微简单介绍一下这个所谓的“轮文件”。“轮文件”是Python用以取代“蛋文件（egg file）”的一类新式安装包，支持pip 1.4或setuptools 0.8以上版本。
之所以Python不再扯“蛋”，自然是因为“轮文件”能带来更多便利。最直观的便利是，对于纯Python文件或C扩展文件（比如Objective-C）的编译“作品”，它的安装速度更快。它还能创建一个“.pyc”的文件，集成到安装文件中，用以确保与Python解释器更加匹配，并能在跨平台、跨机器的安装中保证软件的一致性。“wheel”本身还有“方向盘”的含义，或许之所以取这样的名字，可能因为它的存在，能给用户更大的“掌控感”吧。
图11-18 Python的“盘文件”示意图
下面我们要做的工作就是，利用pip来安装我们亲手编译的TensorFlow二进制文件：
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pip install ~/tensorflow_pkg/tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
当出现下面的字样，则表明安装成功。
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Installing collected packages: tensorflow
Successfully installed tensorflow-1.6.0
一旦TensorFlow安装成功之后，接下来我们要做的就是，重新进入Python的交互式环境，测试运行一下前文提到的“Hello World”版本的TensorFlow程序，看有没有警告信息。这里需要介绍一下一个经验之谈，不要在TensorFlow的源文件目录下进入Python，否则，Python可能会因为误以为当前目录中的Tensorflow就是要导入的模块，从而导致装载失败。换一个目录进入Python，就可以解决此类问题。
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yhilly@ubuntu:~$ python
ython 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 13:51:32)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello World, TensorFlow!'
我们还可以通过下面的指令查询TensorFlow的安装版本和路径：
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>>> tf.__version__ #单词version左右各两个下划线，下同。
'1.6.0'
如果我们不想再使用TensorFlow，或者想更新一个新的运行环境，可以利用pip3（或pip）命令卸载掉之前的TensorFlow，具体指令如下所示：
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pip3 uninstall tensorflow #卸载TensorFlow
至此，我们把TensorFlow的“生（安装）”和“死（卸载）”都介绍了一遍。之所以还大费周章地把TensorFlow源代码的编译流程讲解一遍，其实就是想借助这个案例，把Linux生态下的源码下载（使用git指令）、Bazel编译与打包、Python的安装与卸载，都顺便讲解了一番，这些流程在其他环境下也可能用到，所以还是值得折腾的。
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