Tensorflow c++源码编译（踩坑版）

本文主要是介绍Tensorflow c++源码编译（踩坑版），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

在实际项目部署过程中，会需要tensorflow c或者c++版本， 网上一通查，说自己编译会各种坑，投机取巧。。在拿到别人编译好的c和c++版本调用报错后，开始痛定思痛，躲不过的坑 自己来趟好了。。

先说下电脑环境：

1. linux18.04

2. cuda 10.0

3. cudnn 7.6.5

4. make 4.1

5. protobuf 3.7

############环境安装#############

怕tensorflow版本高 容易出错，保守选择 tensroflow 1.13.1版本， 并选择bazel的版本为0.19.2 为啥选择这个版本 是因为之前看过一个博客是这样对应的 ，
link

1 安装bazel

1.安装bazel需要的安装包：pkg-config，zip，g++，zlib1g-dev， unzip，python

$ sudo apt install unzip 
$ sudo apt install make
$ sudo apt install g++ 
$ sudo apt install gcc 
$ sudo apt install cmake
 
sudo apt-get install autoconf
sudo apt-get install automake
sudo apt-get install libtool
sudo apt install curl（used to download gmock）
sudo apt-get install zlib1g-dev
sudo apt-get install liblzma-dev

sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python

如果安装不成功
2. git 上下载指定版本的bazel：可以在 bazel发布页上找对应版本
https://github.com/bazelbuild/bazel/releases
下面链接是我所对应的0.19.2的版本：
Release 0.19.2 · bazelbuild/bazel
3.运行安装程序

切换到bazel下载到的文件中，如果担心权限不够 可以先运行

chmod +x bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh

再运行：

./bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh --user

该--user标志将Bazel安装到$HOME/bin系统上的目录并设置.bazelrc路径$HOME/.bazelrc。

2 安装protobuf

因为之前安装过protocbuf 3.7版本 现在重新安装3.6.1.2版本，存在两个版本共存问题，需要软连接：

1. 下载protobuf 3.6.1.2版本：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//codeload.github.com/protocolbuffers/protobuf/tar.gz/v3.6.1.2
2. 解压并移动到相应文件夹中：

tar -zxvf protobuf-3。6.1.2.tar.gz
sudo cp -rf protobuf-3.6.1.2 /usr/local
cd /usr/local　
sudo chmod -R 0777 protobuf-3.6.1.2　　#　更改文件夹权限

3. 安装protobuf-3.61.2：

$cd  protobuf-3.6.1.2
$ ./autogen.sh
$ ./configure  --prefix=/usr/protobuf  # 为了与之前安装的protobuf版本分开来，设定配置目录
$ make
$ make check
$ sudo make install

4. 创建软链接：

sudo ln -s /usr/protobuf/bin/protoc /usr/local/bin/protoc3.6

5. 查看版本并验证安装是否成功：

protoc3.6 --version

6. 查看系统默认protobuf

which protoc

7. 将protocbuf3.6.1.2作为系统默认版本

vim ~/.profile 加入  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib

8. 激活profile

source ~/.profile

替换默认的probuf,，根据which protoc找到默认protoc版本地址，先删除掉该地址，再替换，我的默认地址在/usr/bin/protoc，新安装的protoc地址在 /usr/local/bin/protoc3.6，软连接替代掉：（！！！一定要替换掉，找到对应的protobuf版本，不然后期tensorflow即使编译出来了，调用会出现很多未知错误。）

rm /usr/bin/protoc
ln -s /usr/local/bin/protoc3.6 /usr/bin/protoc

至此，环境安装完毕。

3.安装tensorflow

重中之重的来liao…

1. 下载tensorflow 我下载的是1.13.1版本 可以去官网上找各种其他版本：
   https://link.zhihu.com/?target=https%3A//codeload.github.com/tensorflow/tensorflow/tar.gz/v1.13.1
   下载完成后，解压：

tar -zxvf tensorflow-1.13.1.tar.gz

2. 进入config配置

解压后进入tensorflow-1.13.1文件夹中：

开始配置：

./configure

开始出现一系列选项：

个人认为，如果要调用cuda时，最主要的是要知道自己的cuda和cudnn版本号:
cuda版本号查询：nvcc -V
cudnn版本号查询：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

我的版本号是7.6.5

在配置时，如果需要用cuda，需要填上：

配置完就可以编译了。
3. bazel build编译：
不调用cuda:

bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so

调用cuda:

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so

然后一直编译过程。。。要等30分钟。。。。。。最后出现：

过程中 踩坑无数， 下面开始踩坑之路：

【error】:
ERROR: …/tensorflow-1.13.1/tensorflow/core/kernels/BUILD:4680:1: no such package '@icu//xception: Error downloading [https://mirror.bazel.build/github.com/unicode-org/icu/archive/release-62-1.//github.com/unicode-org/icu/archive/release-62-1.tar.gz] to …/.cache/bazel/_bazel_zhang56dc5e19b594a565bd2f1d372/external/icu/release-62-1.tar.gz: Tried to reconnect at offset 9,642,752 but support it and referenced by ‘//tensorflow/core/kernels:string_util’

ERROR: Analysis of target ‘//tensorflow:libtensorflow_cc.so’ failed; build aborted: no such package '@icIOException: Error downloading [https://mirror.bazel.build/github.com/unicode-org/icu/archive/release-62ps://github.com/unicode-org/icu/archive/release-62-1.tar.gz] to …/.cache/bazel/_bazel_zh82456dc5e19b594a565bd2f1d372/external/icu/release-62-1.tar.gz: Tried to reconnect at offset 9,642,752 but support it

【分析】
icu_release-62-1.tar.gz下载不下来，所以可以自己手动下载下来，然后通过服务传上去，所以需要几步操作：1/搭建本地http服务；2/手动下载 icu_release-62-1.tar.gz；3/将下载tar.gz放到本地服务中。

搭建本地http服务有以下几步：
在linux终端输入：

sudo apt-get install httpd

再安装apache2：sudo apt-get install apache2
再安装apache2-dev sudo apt-get install apache2-dev
安装完成后 查看是否安装成功：sudo systemctl status apache2

后面在浏览器中粘贴localhost看是否有apache的界面出现 出现则安装成功；同时在根目录下可以看到/var/www/html文件夹，这个文件夹后面要用到。
2. 手动下载 icu_release-62-1.tar.gz：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//codeload.github.com/unicode-org/icu/tar.gz/release-62-1
（注：虽然直接从浏览器下载容易很多，但是也会经常断，这里推荐一个炒鸡好用的github加速网站，不用注册，GitHub 加速下载 - 在线工具）
3. 第三步将手动下载的文件上传至本地服务：
将icu_release-62-1.tar.gz 文件名改成release-62-1.tar.gz， 并将改后的文件放到/var/www/html文件夹下；
修改tensorflow/third_party/icu/workspace.bzl文件，在url=[…]中添加一条

"http://localhost/release-62-1.tar.gz"

清理 再重新编译:

bazel clean
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so

【error】
ERROR: …/tensorflow-1.13.1/tensorflow/core/kernels/BUILD:4680:1: no such package ‘@icu//’: java.io.IOException: Error downloading [http://localhost/release-62-1.tar.gz, https

这篇关于Tensorflow c++源码编译（踩坑版）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！