编译Protobuf和Eigen 这个步骤中需要运行autogen.sh,在此之前得 yum install autoconf automake libtool yum install autoconf yum install automake yum install libtool # protobuf3.6.1 mkdir /tmp/proto ./tensorflow/contrib/makefile/d
以类似于 HelloTensorFlow 中方法的方式实现GetTopN方法,对于 TensorFlow Lite 使用const float* prediction类型而不是对于 TensorFlow Mobile 使用const Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1, Eigen::RowMajor>, Eigen::Aligned>& prediction。 TensorFlow Mobile 和 Lite 中GetTopN方法的比较如图 11.4 所示: 图...
#EIGEN_URL="$(grep -o 'http.*bitbucket.org/eigen/eigen/get/.*tar\.gz'"${BZL_FILE_PATH}"| grep -v mirror.bazel | head -n1)"#https://mirror.bazel.build/bitbucket.org/eigen/eigen/get/fd6845384b86.tar.gzEIGEN_URL="$(grep -o 'https://mirror.bazel.build/bitbucket.org/eigen/eige...
以类似于 HelloTensorFlow 中方法的方式实现GetTopN方法,对于 TensorFlow Lite 使用const float* prediction类型而不是对于 TensorFlow Mobile 使用const Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1, Eigen::RowMajor>, Eigen::Aligned>& prediction。 TensorFlow Mobile 和 Lite 中GetTopN方法的比较如图 11.4 所示: 图...
BinaryCodeHashFunctor<Device, T>()( context->eigen_device<Device>(), static_cast<int>(input_tensor.NumElements()), input_tensor.flat<T>().data(), output_tensor->flat<T>().data(), length_, t_, strategy_ == "succession"); 2.2.3 内核注册 CPU和CPU内核都需要在这里进行注册。 这里...
//github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v2.10.0.zip# unpack the folder$ unzip tensorflow.zip$ cd tensorflow-2.10.0$ ./configureTensorFlow 2.9.1# the dependencies$ sudo apt-get install build-essential make cmake wget zip unzip$ sudo apt-get install libhdf5-dev libc-ares-dev libeigen...
X_.tensor<float,2>() =eigen_X_; std::vector<Tensor>outputs; TF_CHECK_OK(session->Run({ {"x", X_ } }, {"y"}, {}, &outputs));//Get the result and print it outTensor Y_ = outputs[0]; std::cout<< Y_.tensor<float,2>() <<std::endl; ...
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解...
Eigen::ThreadPoolDevice device(&tp, tp.NumThreads()); foo::bar::MatMulComp matmul; matmul.set_thread_pool(&device); // Set up args and run the computation. const float args[12] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; std::copy(args + 0, args + 6, matmul....
So I believe this is no longer an issue (and the problems I had with Eigen were resolved in #44626). vlawhern closed this as completed Dec 20, 2021 google-ml-butler bot commented Dec 20, 2021 Are you satisfied with the resolution of your issue? Yes No gadagashwini mentioned this ...