Bazel编译tensorflow

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这里会逐渐补充。

编译时可以直接在powershell或者cmd或者Anaconda Prompt中执行bazel 命令编译。

编译过程中需要关掉360安全卫士，避免编译进程被杀死导致编译失败。

1、bazel编译tensorflow

（1）打开anaconda prompt

　　如果想使用不同版本的虚拟环境可以激活相应的虚拟环境，比如我有一个py35的虚拟环境。　　

conda activate py35

（2）配置项目

cd /d D:\GitHub\tensorflow-1.13.1

python configure.py

然后根据提示配置符合自己电脑的信息。

（3）编译项目：libtensorflow_cc.so、libtensorflow_framework.so和install_headers

编译之前，去到\tensorflow-master\tensorflow\BUILD文件里面好好看清楚

需要编译的是libtensorflow_cc.so、libtensorflow_framework.so和install_headers三个项目

install_headers项目会把所有H文件汇总，方便后面引用

cd tensorflow
bazel build :libtensorflow_cc.so（BUILD文件tf_cc_shared_object(name="libtensorflow_cc.so")）
bazel build :libtensorflow_framework.so（BUILD文件tf_cc_shared_object(name="libtensorflow_framework.so")）
bazel build :install_headers（BUILD文件tf_cc_shared_object(name="install_headers")）

最后一条可以不用执行，因为它会将生成的文件安装到C盘，文件很大：

bazel build :install_headers（BUILD文件tf_cc_shared_object(name="install_headers")）

动态库生成到bazel-bin/tensorflow文件夹下，使用时libtensorflow_cc.so需要更名为tensorflow_cc.dll。不知道上面的命令libtensorflow_cc.so直接替换成tensorflow_cc.dll或者tensorflow.dll是不是可以编译成功，可以一试。

 调用示例参考：https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/97945536

2、build freeze_graph 工具( 需要 bazel )：

bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph

参考：https://www.jianshu.com/p/091415b114e2?from=timeline

参考：https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/97945536

 参考：https://blog.csdn.net/jin739738709/article/details/86705735

Bazel编译tensorflow

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原文地址：https://www.cnblogs.com/juluwangshier/p/13307048.html