使用预编译的张量流与cmake

Question

我在 CION 中设置了一个使用 CMake 的c ++项目。我正在使用各种第三方库，并希望整合 Tensorflow 。

我已经尝试 bazel 将 Tensorflow 编译到共享库libtensorflow.so哪种工作但是仍有相当多的依赖项（例如对于当前的protobuf版本，一旦我这样做，还有更多我必须解决的问题。

有没有办法使用标准的 Tensorflow git存储库，并以某种方式链接为python使用预编译的库？还是有另一种方便的方法吗？

Python中的Tensorflow对我很有用。

Answer 1

我知道这个答案已经很晚了，但我遇到了你的确切问题，并且能够解决它。我创建了一个存储库here，它描述了如何完全按照自己的意愿完成任务。要点是：

• 将构建规则添加到包含所有必需C ++元素的TensorFlow存储库。
• 使用Bazel构建共享库，并将所有标头复制到/usr/local。
• 安装Protobuf和Eigen的特定版本（这是通过脚本自动完成的）或将它们添加为外部依赖项。
• 使用给定文件配置CMake项目。

如果您有任何疑问或问题，请不要犹豫与我联系。

Answer 2

如果您使用的是MacOS，则使用自制软件，CMake和pkg_config很简单。

首先使用brew获取Tensorflow：

brew install libtensorflow

然后在CMakeLists.txt中输入

：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(tf-inference)

find_package(PkgConfig)
pkg_check_modules(TensorFlow REQUIRED tensorflow)

link_directories(${TensorFlow_LIBRARY_DIRS})
include_directories(${TensorFlow_INCLUDE_DIRS})
add_compile_definitions(${TensorFlow_CFLAGS_OTHER})

add_executable(tf-inference inference.cpp)
target_link_libraries(tf-inference ${TensorFlow_LIBRARIES})