在IT行业中，TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，它允许开发者构建、训练和部署各种复杂的深度学习模型。本文将详细探讨如何在Ubuntu 18.04.5系统上，通过源码安装TensorFlow，并特别关注在bazel构建过程中涉及的package-llvm。
让我们了解TensorFlow源码安装的基本步骤。在Ubuntu 18.04.5系统上，你需要确保已安装了所有必要的依赖项，包括GCC编译器、Python开发库、CUDA（如果需要GPU支持）以及CUDNN等。接下来，你需要从TensorFlow的官方GitHub仓库克隆源代码到本地：
```bash
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
```
在源码目录下，TensorFlow使用bazel作为其构建工具。Bazel是一个开源的、可扩展的构建和测试工具，用于管理大型的、多语言的、分布式的项目。安装bazel的方法是：
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install bazel
```
然后，我们需要配置TensorFlow的构建选项。打开`tensorflow/tools/bazel.rc`文件，根据你的需求调整CUDA和CUDNN的支持，以及其他性能相关的设置。例如，如果你需要GPU支持，确保`--config=cuda`被添加到`build`指令中。
接下来，我们来关注“package-llvm”。在TensorFlow源码安装过程中，LLVM是一个重要的依赖项，因为它是编译器基础设施的一部分，为TensorFlow的编译提供了支持。特别是在bazel构建时，TensorFlow可能会从源码编译LLVM以满足特定的版本需求或功能特性。要构建package-llvm，你可能需要执行以下命令：
```bash
bazel build //third_party/llvm
```
这会触发bazel从`tensorflow/third_party/llvm`目录下的BUILD文件中指定的规则构建LLVM。这个过程可能需要一段时间，因为它涉及到大量的编译和链接步骤。
在我们的压缩包文件`llvm-bf13d093f13a295d71080614c3036ada591201d5`中，很可能是已经预编译好的LLVM包，或者包含了编译LLVM所需的部分文件。如果你不想从源码编译LLVM，可以尝试将这个压缩包解压并链接到TensorFlow的源码目录，以加速构建过程。但请注意，这样做可能需要与TensorFlow源码中指定的LLVM版本相匹配，否则可能会导致编译错误。
一旦LLVM准备就绪，你可以继续构建整个TensorFlow项目：
```bash
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
```
这将生成一个可用来创建pip安装包的脚本。运行这个脚本并将结果安装到你的环境中：
```bash
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/*.whl
```
至此，你已经成功地在Ubuntu 18.04.5系统上源码安装了TensorFlow，同时处理了bazel构建过程中涉及的package-llvm。这个过程虽然相对复杂，但它允许你对TensorFlow进行更深入的定制和优化，以适应特定的硬件环境和项目需求。
