【tensorflow C++】tensorflow1.8源码编译C++库包
最近用了一些时间来研究C++版本的tensorflow 当然官网没有提供现成的库包，只能自己根据原码编译。网上翻了一遍，发现资料很多但都相对较为零散，这边记录一下自己编译库包(Release和Debug版本)的流程以及自己踩的坑。
电脑环境
- win10
- VS2019
- cmake-3.20.1
- swigwin-4.0.2
- tensorflow-1.8.0
- python3.6(Anaconda)
编译时候会从git和一些国外网站在线下载一些依赖库包，所以提取要准备好高效上网的工具，否则一直处于time out状态。
CMAKE构建
在tensorflow-1.8.0\tensorflow\contrib\cmake路径下创建一个build文件夹，作为vs工程的生成目录。
修改cmakeList.txt文件：
找到 if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) 的这一段代码，用下面的代码替换：
1 if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) 2 include(CheckCXXCompilerFlag) 3 CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-march=native" COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED) 4 if (COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED) 5 set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -march=native") 6 else() 7 CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("/arch:AVX" COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED) 8 if(COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED) 9 set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /arch:AVX") 10 endif() 11 endif() 12 endif()
设置 option(tensorflow_ENABLE_GRPC_SUPPORT "Enable gRPC support" ON) ， 将其中的 $ ON $ 修改为 $ OFF $ 。否则在编译的时候会报错，很麻烦。
打开cmake GUI工具，将source code和build路径选择完成后，点击configure按钮，加载与项目相关的cmakeList.txt对应的配置。
加载后报错，是由于未设置swig executable所导致。选中已下载的swig.exe文件路径并添加。
对cmakeList.txt作如下配置，点击configure发现无报错，再点击generate生成vs项目文件。
打开生成的vs项目tensorflow.sln文件，对整个工程项目并作如下配置。
配置完成后，右键ALL_BUILD生成项目，此过程耗时比较长。在整个过程中，会出现各种问题，通常是因为网络问题，不能下载项目中需要的包，解决办法通常为启用高效上网工具，开启上网绿色通道。
在编译过程中，可能遇到的问题有：
1. 从GitHub上clone项目时候报【git early EOF】错误，导致项目生成失败。
解决办法为：找到对应项目的cmake文件，并在其中写入 git config --global core.compression 0
如在生成protobuf项目时出现了如题所述错误，则在\tensorflow-1.8.0\tensorflow\contrib\cmake\build\protobuf\tmp路径下，找到protobuf-gitclone.cmake文件，并在其中添加代码：
1 execute_process( 2 COMMAND "C:/Program Files/Git/cmd/git.exe" config --global core.compression 0 3 )
2.在编译过程中出现了OpenSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to github.com:443错误。
解决办法同1所述，在对应项目的cmake文件中写入：
1 execute_process( 2 COMMAND "C:/Program Files/Git/cmd/git.exe" config --global --unset http.proxy 3 COMMAND "C:/Program Files/Git/cmd/git.exe" config --global --unset https.proxy 4 )
3. Windows编译tensorflow时LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“\pywrap_tensorflow_internal.lib错误。
出现这个错误是因为_beam_search_ops、 _gru_ops 、_lstm_ops、 _nearest_neighbor_ops、 _periodic_resample_op这几个工程的配置属性有问题，由于修改方法是一样的，所以这里以_beam_search_ops为例进行说明。
右键工程打开属性设置：
在链接器 -> 常规 -> 附加库目录里加入
$(SolutionDir)$(Configuration);
在链接器 -> 输入 -> 附件依赖项中将 \pywrap_tensorflow_internal.lib ，修改为 pywrap_tensorflow_internal.lib
重新编译这几个工程，然后再重新编译ALL_BUILD。
4. 若在编译过程中，遇到某些文件不能下载，或者下载路径不对的情况时，可以自行下载对应的文件放到 \tensorflow-1.8.0\tensorflow\contrib\cmake\build\downloads 路径下即可。如遇到eigen文件下载路径不存在的情况，则找到 tensorflow-1.8.0\tensorflow\contrib\cmake\build\eigen\src\eigen-stamp 路径下 download-eigen.cmake 文件，并将 "http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/6913f0cf7d06.tar.gz" 替换为其镜像路径 "http://mirror.bazel.build/bitbucket.org/eigen/eigen/get/6913f0cf7d06.tar.gz" 即可（前提是需要高效上网的通路）。
提取安装包
编译完成之后，最后的一步是从十几个G的编译结果中提取安装包(install).在build文件夹下执行如下命令：
1 release: 2 cmake.exe -DBUILD_TYPE=Release -P cmake_install.cmake 3 4 debug: 5 cmake.exe -DBUILD_TYPE=Debug-P cmake_install.cmake
生成如下的安装文件
环境配置与常见问题
【C++环境配置】
- 右键项目属性>>配置属性>>VC++目录>>包含目录 && 库目录
- 右键项目属性>>配置属性>>C/C++>>预处理器>>预处理器定义，输入COMPILER_MSVC 和 NOMINMAX（否则会报错：“(”:“::”右边的非法标记应输入标记符）
- 右键项目属性>>配置属性>>链接器 >>附加依赖项，输入tensorflow.lib
【Question】找不到tensorflow.dll
【Solution】将已编译好的tensorflow的bin目录下 tensorflow.dll 复制到 debug/release目录下和*.exe一起
【Question】error C2143: 语法错误: 缺少“;”(在“<”的前面)
error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。注意: C++ 不支持默认 int
error C2238: 意外的标记位于“;”之前
error C2039: "vector": 不是 "std" 的成员
【Solution】std::vector<Item> items = std::vector<Item>();宣布一个完整类型。因此编译器需要知道声明std::vector在这一点上（除其他事项外，它必须建立在编译时评估常量sizeof xxx）。
解决办法是在xxx.h的标头#include <vector>，而不是的源文件中。
