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====== Linux Compiler Tensorflow avec Bazel ======
<WRAP center round box 60% centeralign>
**L'objectif est de compiler Tensorflow avec les options AVX2 et FMA et sans GPU**\\
Voir **[[movenet|]]**
</WRAP>

=====La version Intel de Tensorflow=====

**[[https://pypi.org/project/intel-tensorflow/|intel-tensorflow]]**
<code bash>
python3 -m pip install intel-tensorflow
</code>

Donne toujours le message AVX2 et FMA. Mais c'est normal.\\
Bienvenue dans le monde de Tensoflow: c'est un Warning, mais ce n'est pas forcément vrai !\\
Mon FPS a augmenté de 10 à 20 % :-P

**Il est inutile de compiler** 8-)
=====Ressources=====
  * **[[https://www.tensorflow.org/install/source|Compiler à partir de la source]]**
  * **[[https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/guide/optimization-for-tensorflow-installation-guide.html|Build TensorFlow from Source with Intel oneAPI oneDNN library]]**

Sur les internets, ça en cause:
  * https://docs.bazel.build/versions/main/install-ubuntu.html
  * https://technofob.com/2019/06/14/how-to-compile-tensorflow-2-0-with-avx2-fma-instructions-on-mac
  * https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7660
  * https://ai-pool.com/d/proper-way-to-compile-tensorflow-with-sse4-2-and-avx
  * https://github.com/GTGraphics3/tensorflow-1.4.2-AVX-MKL

=====Installation de Bazel=====
Bazel est le compilateur de Google.
<code bash>
# Bazel
sudo apt install apt-transport-https curl gnupg
curl -fsSL https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | gpg --dearmor > bazel.gpg
sudo mv bazel.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/
echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
sudo apt update
sudo apt install bazel-4.2.1
</code>

=====Sans GPU sur Debian=====
Désinstaller les packages python tensorflow si ils sont installés.
<code bash>
pip3 list
# Dans la list, chercher ce qu'il faut désinstaller ...
python3 -m pip uninstall tensorflow intel-tensorflow
...
</code>
Installation du nécessaire:
<code bash>
python3 -m pip install numpy wheel protobuf
python3 -m pip install keras_preprocessing --no-deps
</code>

Récupération des sources de tensorflow:
<code bash>
cd /votre/dossier/src
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow 
./configure
</code>

Cela génère un fichier .tf_configure.bazelrc dans le dossier tensorflow (c'est un fichier caché: Ctrl+h).\\
Répondre entrée ou N partout, nous allons corriger le fichier à la main:
<code bash>
build --action_env PYTHON_BIN_PATH="/usr/bin/python3"
build --action_env PYTHON_LIB_PATH="/usr/lib/python3/dist-packages"
build --python_path="/usr/bin/python3"
build:opt --copt=-march=native
build:opt --host_copt=-march=native
test --flaky_test_attempts=3
test --test_size_filters=small,medium
test:v1 --test_tag_filters=-benchmark-test,-no_oss,-gpu,-oss_serial
test:v1 --build_tag_filters=-benchmark-test,-no_oss,-gpu
test:v2 --test_tag_filters=-benchmark-test,-no_oss,-gpu,-oss_serial,-v1only
test:v2 --build_tag_filters=-benchmark-test,-no_oss,-gpu,-v1only
</code>



====Compilation de tensorflow====
<code bash>
sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
bazel build -j 4  --copt=-mavx2 --copt=-mfma  //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /media/data/tensorflow_pkg
</code>

===Consommation mémoire===
Sur un i5 à 8 threads et 8 Go de Ram: -j 2 pour limiter la consommation de mémoire, sinon Swap de 8 Go insuffisante.

===Stop et reprise===
Bazel reprend là où il s'est arrêté.  Pour nettoyer avant de reprendre: bazel clean

===Success===
<code bash>
INFO: Elapsed time: 19106.040s, Critical Path: 196.86s
soit 5.3 heures, perso je trouve 7 heures!
INFO: 11460 processes: 1325 internal, 10135 local.
INFO: Build completed successfully, 11460 total actions
</code>

====Nettoyage pour recommencer====
<code bash>
bazel clean
</code>

====Installation====
<code bash>
cd /media/data/3D/projets/grande_echelle_move
source mon_env/bin/activate
python3 -m pip uninstall tensorflow
python3 -m pip install /media/data/src/tensorflow-2.8.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
</code>

====Utilisation====
Le message d'info AVX2 et FMA est toujours là !

{{tag>ia linux python sb tensorflow}}