不惧编译error,编译Tensorflow源码(三)

简介: 编译tensorflow遇到的bug本来就多,在Windows平台上bugs更是加大力度。明明官方教程中在配置完环境后只需执行两行bazel命令,第一行命令却产生不少error。笔者踩了不少坑后,总结出了一些解决方法形成此教程。

5.总结和展望

1) Tensorflow源码编译过程其实并不复杂,但是各种工具由于版本众多,相互不兼容导致了许多error。解决这些要求对Bazel这个工具的使用有一定的了解。因此建议读者使用官方测试过的配置进行编译,避免各种诡异的error。

2) 还有多平台支持导致各种库的调用易出现问题。c-ares库在linux平台上的安装只需要一句命令,但在Win10上需要手动编译和安装,第四节中有三个问题都是c-ares库导致的。遇到此类问题时,找找办法让库能被脚本或者编译器找到即可。

3) 如果想用整个Tensorflow库,那么可以用官方编译的c库( https://tensorflow.google.cn/install/lang_c )即插即用。

4) 熟悉了Bazel的使用后,可以用它将一部分函数封装到DLL里,体积更小,还能方便脱离Tensorflow源码池建立工程,并在不同的Win10电脑上运行模型。当然,生产部署一般还是用serving和lite多。

5) 祝读者编译顺利,哈哈。

本文作者:GcC

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