Подход -p
работает хорошо, но вы должны помнить об использовании его каждый раз. Если ваша цель - переключиться на более новую версию Python, это боль, а также может привести к ошибкам.
Другой вариант - установить переменную среды, которая выполняет ту же функцию, что и -p
. Установите это через ваш файл ~/.bashrc
или везде, где вы управляете переменными среды для сеансов входа в систему:
export VIRTUALENV_PYTHON=/path/to/desired/version
Затем virtualenv
будет использовать это в любое время, когда вы не укажете -p
в командной строке .
Проект tenorflow_cc предоставляет среду сборки статической привязки и разделяемую библиотеку или среду динамической привязки (статическое или совместное использование встроенных библиотек Tensorflow). Я пытался собрать проект с помощью floopcz / tenorflow_cc: статический образ ubuntu-static, докер. Не было проблем с сборкой с использованием образа совместно используемой библиотеки floopcz / tenorflow_cc: ubuntu-shared.
@jdehesa Я считаю, что требуемые заголовки были сгенерированы, как вы предлагаете. См. Объяснение здесь . Однако документ Tensorflow API по-прежнему имеет противоречие, поскольку включать nn_ops.h не было необходимости.