[译] 系列教程：Installing TensorFlow for C-白红宇

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TensorFlow 在中定义了一套 C API，用来提供适合于. 这套 API 倾向于简单性和一致性，而不是方便。

支持的平台

你可能会在下面的操作系统上安装用于 C 的 TensorFlow：

Linux

Mac OS X

安装

采取下面几步来安装用于 C 的 TensorFlow 库，然后打开用于 C 的 TensorFlow：

选择你将会仅仅运行用于 C 的 TensoFlow 在 CPU（S）上，还是有 GPU（S）的帮助。为了帮你做出选择，在以下指南中阅读这一节，标题为决定安装哪个TensorFlow”：
```
* @{
     $install_linux#determine_which_tensorflow_to_install$Installing TensorFlow on Linux}* @{
     $install_mac#determine_which_tensorflow_to_install$Installing TensorFlow on Mac OS}复制代码
```

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

TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU supportOS="linux" # Change to "darwin" for Mac OSTARGET_DIRECTORY="/usr/local"curl -L \  "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-${OS}-x86_64-1.4.0-rc0.tar.gz" |  sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz复制代码

tar 命令会解压 TensorFlow C 库到 TARGET_DIRECTORY 的子目录 lib中。比如指定 /usr/local 作为 TARGET_DIRECTORY，那么 tar 就会解压TensorFlow C 库到 /usr/local/lib。

如果你更希望解压库到不同的目录，那么相应的调整 TARGET_DIRECTORY。

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，然后运行 ldconfig 配置链接器。比如：

sudo ldconfig

如果你指定了一个 TARGET_DIRECTORY 而不是系统目录，（比如，~/mydir），那么你必须设定你的解压目录（比如，~/mydir/lib）到两个环境变量中。比如:

export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For both Linux and Mac OS X  export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Linux only  export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Mac OS 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 
    
     #include 
     
      int main() {  printf("Hello from TensorFlow C library version %s\n", TF_Version());  return 0;}复制代码

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输出以下消息:

a.outHello 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 库.解决这个问题的方法是为 gcc 指定 -I 和 -L 选项.比如，TARGET_LIBRARY 是/usr/local，你应该这样调用 gcc：

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

如果执行 a.out 失败,你就要问问自己这几个问题了：

这个程序编译有没有错误？

是否按第三步 , 指定了正确的环境变量的目录?

是否有正确的 export 这些环境变量?

如果你仍然会有编译或者运行的错误信息, 请到寻找或者请求可能的解决方案.

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