Ubuntu16.04下C++编译tensorflow

博客主要参考：

https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/84986592

https://blog.csdn.net/zwx1995zwx/article/details/79064064

https://blog.csdn.net/neil3611244/article/details/84104755（版本参考）

 

介绍

最近课题需要，将deeplab训练的模型部署到C++环境下，tensorflow提供了C++的API，但是需要编译，网上应该有比较多就教程，基本都是大同小异，本博客记录一下自己编译的过程及遇到的问题。

环境配置：GTX1080Ti，ubuntu16.04

（1）tensorflow-gpu-1.6，python2.7

（2）cuda9.0+cuDNN7.0.5

（3）opencv 3.4

编译安装tensorflow的C++版本

1、Protobuf

参照第一篇博客链接，版本也是一样的，安装过程基本没问题。

先从以下网址下载protobuf-cpp-3.5.0.tar.gz
https://github.com/google/protobuf/releases
再解压出来，获得一个protobuf-3.5.0的文件夹
cd prtobuf-3.5.0
./configure
sudo make -j8
make check -j8
sudo make install
sudo ldconfig
以上步骤可以完成Protubuf的源码的编译和安装
如果遇到什么问题，建议去看Protobuf的官方的编译安装指南：
https://github.com/google/protobuf/blob/master/src/README.md

2、Eigen

参照第一篇博客链接，版本一致，安装过程没遇到问题。

先下载eigen的压缩包
wget http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.4.tar.bz2
下载之后解压,重新命名为eigen3，放到某个路径下，安装就好

mkdir build  
cd build  
cmake ..  
make  
sudo make install

3、下载安装bazel

注意：这里版本一定要对应，参考博客：https://blog.csdn.net/neil3611244/article/details/84104755

下载地址：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases，这里我下载的是bazel-0.9.0-installer-linux-x86_64.sh

然后执行安装

参考博客：https://www.jianshu.com/p/d92913173d5b

（1）首先，安装先决条件：pkg-config，zip，g++，zlib1g-dev，unzip，和python

sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python

（2）运行Bazel安装程序，如下所示

chmod +x bazel--installer-linux-x86_64.sh
./bazel--installer-linux-x86_64.sh --user

（3）设置环境

export PATH="$PATH:$HOME/bin"

将这条命令添加到~/.bashrc中

后来由于重装系统没备份，又重新按照自己教程编译，在这一步# 执行sudo ./configure提示Cannot find bazel. Please install bazel.所以这一步又折腾了一段时间

主要参考了这篇博客：https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/95333396

使用第二种方法：使用Bazel的APT存储库，除了最后一句更新bazel不要执行，其他都执行，然后再把~/.bashrc中的环境变量注释掉，就可以正常执行./configure了，好像加了sudo不行？（不太记得了）

 

4、下载tensorflow源码

# 先下载tensorflow源码
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

# 进入tensorflow文件夹
cd tensorflow

# 切换到1.6版本：
git checkout r1.6

# 执行configure
sudo ./configure
这一步需要你指定python路径，需要有各种y/N的选择
建议如下：

    python路径用anaconda的路径：/home/oliver/anaconda3/bin/python
    其他的第一个y/N选择y，后面的都是N
    cuda要选择y,然后会自动搜索cudnn版本
    nccl选择默认的1.3，
    后面的不是选择N就是默认

5、编译tensorflow（注意是以下整条命令执行包括//后面的）

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so // 有显卡

这一步遇到以下问题;

这里应该是cuda版本的问题，我刚开始用的是cuda9.0，切换到cuda8.0之后完美解决，并且需要重新执行./configure，重新编译后又遇到新的问题

这里参考了https://blog.csdn.net/haithink/article/details/87078001这篇博客

对 tensorflow/core/platform/macros.h 进行编辑

#if TF_HAS_BUILTIN(__builtin_expect) || (defined(__GNUC__) && __GNUC__ >= 3) 
改成
#if (!defined(__NVCC__)) && (TF_HAS_BUILTIN(__builtin_expect) || (defined(__GNUC__) && __GNUC__ >= 3))

重新编译后得到下图结果表示成功

然后回到tensorflow目录下执行：

./tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh
#完成后会有一个download文件夹在makefile文件夹中。

然后：

在tensorflow/contrib/makefile下，执行build_all_linux.sh文件，成功后会出现一个gen文件夹。

这一步执行了很久，一直在跑，大概有一二十分钟的样子．

操作完成后需要把"tensorflow/bazel-genfiles/tensorflow/"中的cc和core文件夹中的内容copy到"tensorflow/tensorflow/"中，然后完成覆盖即可，这一步是为了复制.pb.h和.cc文件，这里我是直接将整个文件夹复制合并过去。

完成这一步之后：

# 再把必要.h头文件以及编译出来.so的动态链接库文件复制到指定的一些路径下：
sudo mkdir /usr/local/include/tf
sudo cp -r bazel-genfiles/ /usr/local/include/tf/
sudo cp -r tensorflow /usr/local/include/tf/
sudo cp -r third_party /usr/local/include/tf/
sudo cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/
sudo cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_framework.so /usr/local/lib

OK到此为止，tensorflow C++的接口已经搞定！