tensorflow的主要編程語言是python，不過很多場景下會用到c/c++。

首先需要下載tensorflow源碼；

其次，編譯tensorflow需要用到Bazel，Bazel的安裝方法可參考：
https://docs.bazel.build/versions/master/install.html

下圖給出了ubuntu系統(tǒng)中的安裝方法：

最后，編譯源碼，生成so庫文件：

進入tensorflow_repo_path/tensorflow文件夾，執(zhí)行：
bazel build :libtensorflow.so
或者
bazel build :libtensorflow_cc.so
第一個是c版本，第二個是c++版本

編出來的庫如何使用？

在使用tensorflow c/c++接口時，會有很多頭文件依賴、protobuf版本依賴等問題
（1）tensorflow/contrib/makefile目錄下，找到build_all_xxx.sh文件并執(zhí)行，例如準備在linux上使用，就執(zhí)行build_all_linux.sh文>件，成功后會出現(xiàn)一個gen文件夾
（2）把tensorflow和bazel-genfiles文件夾下的頭文件都抽取出來放在一個文件夾下面，或者通過cmake把這兩個路徑添加進>include_directories中
（3）tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf/include，也就是（1）中生成的文件夾中的頭文件，也需要抽取或者在cmake中包>含在include_directories中

接下來就是寫代碼了，可以參考下面兩篇文章：

https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7383951.html
http://www.liuxiao.org/2018/08/ubuntu-tensorflow-c-%E4%BB%8E%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%88%B0%E9%A2%84%E6%B5%8B1%EF%BC%9A%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA/

寫到最后，忽然想起，如果是NVIDIA的顯卡加速，為毛不用tensorrt呢？ :(

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#c_topics