我对TensorFlow C ++ API有点陌生。我在网上参考了很多资料，以在Ubuntu 20.04LTS上从源代码构建TensorFlow。
我在Intel i7第七代（12GB内存）上为Ubuntu使用VM，从中为VM分配了6GB。我无法从源代码完成TensorFlow的构建，因为编译过程持续了15个小时，这是我强制关闭终端的时间。收盘时显示的数字约为[〜14000 /〜15000]（我不知道它们的含义和限制是什么，因为编译时两者都倾向于增加）。到那时，已在Bazel-bin目录中创建了一些文件夹。然后，我关注了this article。
在参考它的响应以解决一些错误并构建loader.cc文件及其依赖项之后，我终于在4/5小时后以某种方式成功构建了它！ （这次方括号中的数字约为3000/4000）。
加载程序文件成功执行。这只是一个hello world程序，其中包含与上一篇文章相同的TensorFlow库。没问题
现在我的问题是，如果我再次构建加载程序，为什么它又开始重新编译并构建所有TensorFlow库。结构为tensorflow/loader/loader.cc和tensorflow/loader/BUILD。它再次开始构建所有文件，并花费大量时间。由于它们已经被编译，因此它不应再次构建TensorFlow依赖项。
如果这不是使用已编译的tensorflow（从源构建）的正确方法，有人可以一步一步给我（因为我是C ++中的ML / DL新手）。我的bazel-bin/tensorflow文件夹还包含libtensorflow_framework.so，libtensorflow_framework.so.2，libtensorflow_framework.so.2.2.0，lib_tensorflow.so.2.2.0-2.params
我还注意到，与克隆的TensorFlow存储库相比，此目录中的某些文件夹丢失了。例如，此目录的核心文件夹中不包含克隆的TensorFlow存储库中存在的公用文件夹。我不知道这是否正常。另外，鉴于我的内存有限，您会建议继续在VM上工作，因为构建会花费很多时间，而且我不知道这是否只是一次性的事情，即每次我尝试构建虚拟机时都会花这么长时间构建新项目。
很抱歉，冗长的解释，但是这些事情现在困扰了我一个星期。