Question

我正在尝试编译包含"lzl_cnt"的自定义操作系统。所以我的GPU内核文件的顶部如下所示：

tensorflow/core/kernels/reduction_gpu_kernels.cu.h

我想使用... #include "tensorflow/core/kernels/reduction_gpu_kernels.cu.h" ...和g++在我自己的存储库中编译它，因此将Op添加到我的TensorFlow源代码安装并使用Bazel编译它是不一个选项。尝试使用给定here的指令进行编译不起作用，因为pip安装包中不包含该文件。

我考虑过以下解决方案：

'硬编码'包含到包含原始来源的TensorFlow仓库的克隆
将文件从TensorFlow仓库复制到PYTHON_PATH中的TensorFlow安装，
构建一个包含pip安装中所需文件的pip包，

但这些并不是非常吸引人的解决方法。有没有其他方式可以优雅地做到这一点？

Answer 1

在最新版本中，有所有可用文件。在平均时间里，我使用CMake + Python解决了它

基本上，您可以编写所有必要的值来配置cmake，例如

f.write("set(TensorFlow_ABI %i)\n" % tf.__cxx11_abi_flag__)
f.write("set(TensorFlow_INCLUDE_DIRS \"%s\")\n" % tf.sysconfig.get_include())
f.write("set(TensorFlow_LIBRARIES \"%s/libtensorflow_framework.so\")\n" % tf.sysconfig.get_lib())

剩下的只是设置include_directories corre

https://github.com/cgtuebingen/tf_custom_op

使用其他内核时，我只是将方法复制到我的操作中（从来没有这种情况）。

使用GPU内核在TensorFlow源外部编译TensorFlow自定义Op

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