系統(tǒng)：Ubuntu 16.04.5 LTS (GNU/Linux 4.4.0-116-generic x86_64)
內(nèi)容主要來(lái)源自PROoshio的博客
有改動(dòng)
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安裝tensorflow(測(cè)試系統(tǒng)基本環(huán)境)
pip2.7 install tensorflow --user (根據(jù)要使用的python版本)
這一步的目的是測(cè)試電腦的基本環(huán)境，比如cuda是否有正確的配置
進(jìn)入Python，import tensorflow看是否成功，如果報(bào)錯(cuò)，根據(jù)錯(cuò)誤解決
#cuda配置補(bǔ)充（根據(jù)具體版本來(lái)）
export PATH=/usr/local/cuda-9.0:$PATH$$
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH$
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安裝JDK8（為安裝Bazel的做準(zhǔn)備）
百度搜索JDK8，在ORACLE官網(wǎng)下載
我下載的版本
image.png
解壓，添加環(huán)境變量
在$HOME/.bashrc中根據(jù)實(shí)際情況寫(xiě)入路徑
export JAVA_HOME="$HOME/zhou_tf/jdk1.8.0_171"
export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib
export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar
export PATH=$JAVA_BIN:$PATH
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安裝Bazel（Bazel是類似Cmake的編譯工具，在Google內(nèi)部廣泛使用）
各版本地址release，本文為0.15.0(到底裝哪個(gè)版本去tensorflow的github里搜索bazel，可以找到版本信息)，下載好.sh文件之后執(zhí)行一下命令:
chmod +x bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh --use
此時(shí)看是否在用戶目錄下生成了bin目錄
添加環(huán)境變量
在 ~/.bashrc文件的末尾添加
export PATH=$HOME/bin:$PATH
source ~/.bashrc
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安裝Eigen（C++api中的Tensor由Eigen實(shí)現(xiàn)）
去github tensorflow的tensorflow/tensorflow/workspace.bzl里找到適配版本的下載鏈接：
tf_http_archive(
name = "eigen_archive",
urls = [
"https://mirror.bazel.build/bitbucket.org/eigen/eigen/get/fd6845384b86.tar.gz",
"https://bitbucket.org/eigen/eigen/get/fd6845384b86.tar.gz",
],
sha256 = "d956415d784fa4e42b6a2a45c32556d6aec9d0a3d8ef48baee2522ab762556a9",
strip_prefix = "eigen-eigen-fd6845384b86",
build_file = clean_dep("http://third_party:eigen.BUILD"),
)
下載其中任何一個(gè)鏈接都可，下載好之后解壓：
把文件夾eigen-eigen-fd6845384b86改名為Eigen3
在$HOME/.bashrc后面添加
export CPLUS_INCLUDE_PATH="$HOME/Eigen3/:$CPLUS_INCLUDE_PATH"
export CPLUS_INCLUDE_PATH="$HOME/Eigen3/Eigen/:$CPLUS_INCLUDE_PATH"
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安裝protobuf
與安裝Eigen同樣的套路，去gitbub里尋找版本，選其一下載
tf_http_archive(
name = "protobuf_archive",
urls = [
"https://mirror.bazel.build/github.com/google/protobuf/archive/v3.6.0.tar.gz",
"https://github.com/google/protobuf/archive/v3.6.0.tar.gz",
],
sha256 = "50a5753995b3142627ac55cfd496cebc418a2e575ca0236e29033c67bd5665f4",
strip_prefix = "protobuf-3.6.0",
下載好后進(jìn)入protobuf目錄輸入以下命令安裝
./autogen.sh
如果報(bào)出下面錯(cuò)誤
./autogen.sh: 32: ./autogen.sh: autoreconf: not found
請(qǐng)管理員執(zhí)行
sudo apt-get install autoconf automake libtool
自己再執(zhí)行
./configure --prefix=$HOME/tools/protobuf_bin (自己新建的目錄)
make
make install
make可以根據(jù)cpu情況加上 -j4或 -j8
編譯好后添加環(huán)境變量（根據(jù)自己的安裝路徑來(lái)）
export PATH=$PATH:$HOME/tools/protobuf_bin/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/tools/protobuf_bin/lib
export CPLUS_INCLUDE_PATH="/home/zhouxd/tools/protobuf_bin/include"
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安裝nsync
同樣的套路，去gitbub里尋找版本，選其一下載
tf_http_archive(
name = "nsync",
urls = [
"https://mirror.bazel.build/github.com/google/nsync/archive/1.20.0.tar.gz",
"https://github.com/google/nsync/archive/1.20.0.tar.gz",
],
sha256 = "0c1b03962b2f8450f21e74a5a46116bf2d6009a807c57eb4207e974a8c4bb7dd",
strip_prefix = "nsync-1.20.0",
)
再添加環(huán)境路徑即可：
export CPLUS_INCLUDE_PATH="$HOME/tools/nsync-1.20.0/public:$CPLUS_INCLUDE_PATH"
記得讓環(huán)境變量生效
source ~/.bashrc
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編譯tensorflow
進(jìn)入tensorflow下載目錄，輸入以下命令：
./configure
提示你進(jìn)行配置，除了cuda支持選yes其他全部選no
然后其它都默認(rèn)
bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so
在tensorflow-master/ bazel-bin/ tensorflow下就會(huì)看到libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so兩個(gè)動(dòng)態(tài)庫(kù)；
bazel-bin是隱藏目錄，如果看不到用ls -a顯示
有了這兩個(gè)動(dòng)態(tài)庫(kù)，就可以進(jìn)行C++api的開(kāi)發(fā)了。
