arm架构下使用bazel编译tensorflow.so：

• 系统信息

体系架构	cpu	操作系统
arm64	鲲鹏920	UOS1021

• 大致流程

从源码编译arm架构的bazel

使用编译好的bazel编译tensorflow.so

最后会有编译好的arm架构下的libtensorflow.so.1.15.0和libtensorflow_framework.so.1.15.0下载链接（只编译了CPU版，没有编译GPU版）

1、版本确认

1.1 首先确定本次编译的tensorflow版本：tensorflow-1.15.0

• 看项目需求，确定使用的tensorflow版本为：1.15.0
• 下载好tensorflow-1.15.0的源码

1.2 其次确定需要的bazel版本：bazel-0.25.0

• 在tensorflow源码内，有configure.py文件：
  

• 打开configure.py文件，搜索bazel：
  

• 可以看到tensorflow-1.15.0版本需要的bazel版本在0.24.1到0.26.1之间，我们选择bazel-0.25.0的版本。

2、基础工具下载

2.1 jdk

2.1.1 确定版本

• 查看bazel官方文档，选择bazel-0.25.0：
  

• 点击installation overview：
  

• 点击compile from source：
  

• 可以看到jdk版本要求以及他使用的jdk版本号：jdk1.8.0_112

2.1.2 下载安装：jdk1.8.0_112

• 下载：jdk历史版本链接
• 解压到自己喜欢的目录

2.1.3 jdk环境变量

• 编辑：

$ sudo vim /etc/profile # 编辑文件

# 在最后添加以下三行
export JAVA_HOME=/home/baixin/Desktop/java/jdk1.8.0_112
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar 

# 使其生效
$ source /etc/profile

• 最好重启计算机

2.2 gcc与g++

• 两者版本必须一致，否则可能报错：

gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory

2.2.1 确定两者的版本号

$ gcc -v # 查看gcc版本
$ g++ -v # 查看g++版本

2.2.2 升级降级

参考链接

2.3 Nginx

2.3.1 Nginx简介（具体自行百度）

• Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器。
• 效果类似你在浏览器输入：https://linux265.com/static/images/upload/featured-nginx.jpg

2.3.2 为何使用Nginx？

• 在后面编译tensorflow时会需要下载很多依赖包，但锐捷客户端在arm架构下闪退，再加上鲲鹏这批机器没有无线网卡，下载依赖包会大概率报错。
• 其次，bazel在每次编译时，会清除上次下载的缓存，所以直接将下好的文件放在缓存目录也不可行。
• 因此，只能使用Nginx在本地搭建文件服务器，让bazel从本地下载文件。

2.3.3 安装Nginx

• 命令行输入：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nginx

• 若提示软件源没有Nginx，则先换源：

# 添加公匙
$ sudo apt-key adv --recv-keys --keyserver keyserver.ubuntu.com 40976EAF437D05B5 3B4FE6ACC0B21F32

# 清除软件仓库缓存
$ sudo apt-get clean

# 修改软件源：/etc/apt/source.list文件
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial main
 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates main
 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-updates universe
 
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-ports/ xenial-security universe

# 重新安装
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nginx

• 上述参考链接：Linux arm64架构修改软件源

2.3.4 配置

• 找到Nginx配置文件nginx.conf的路径：

$ sudo find / -name "nginx.conf"

• 编辑该nginx.conf配置文件（文件内容大同小异，先找到server模块，再编辑以下三项）：
  • 端口（改大一点，防止默认端口80冲突）：7140
  • 字符集：charset UTF-8;
  • 本地文件要存放的位置：root “/home/baixin/Desktop/file”

# 修改后的部分文件内容：

......

    server {
     
        listen       7140; # 设置端口
        server_name  localhost;

        charset UTF-8; # 设置字符集

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
     
            root   "/home/baixin/Desktop/file"; # 本地文件存放位置，根据自己的情况而定
            index  index.html index.htm;
        }

        #error_page  404              /404.html;

        # redirect server error pages to the static page /50x.html
        #
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
     
            root   html;
        }

......

2.3.5 验证

• 直接在浏览器输入http://127.0.0.1:7140/img.jpg 即可。(当然，你的/home/baixin/Desktop/file路径下要有该图像文件)

3、编译bazel

3.1 环境（我们之前装过的就不用装了）

• 官网教程：

sudo apt-get install build-essential openjdk-8-jdk python zip unzip

3.2 下载源码包

• github项目地址

• 选择bazel-0.25.0版本，进入release包地址。

• 注意：源码编译bazel要下载bazel-0.25.0-dist.zip包，而不是bazel的Source code包。

3.3 编译bazel

• 进入bazel解压目录，输入命令：

env EXTRA_BAZEL_ARGS="--host_javabase=@local_jdk//:jdk" bash ./compile.sh # 其实这段代码来自官网

• 若直接输入./compile.sh，有可能报错：找不到jdk

• 安装bazel

$ cd ./output
$ ./bazel

3.4 配置bazel环境变量

• 假定编译好的bazel在/home/baixin/DeskTop/bazel/output目录下，则在~/.bashrc文件的末尾添加：

export PATH=/home/baixin/DeskTop/bazel/output:$PATH

• 使新的环境变量生效

$ source ~/.bashrc

4、bazel编译tensorflow

4.1 正常思路

• 在tensorflow源码目录下输入命令，按提示进行相关配置：

$ ./configure

• bazel编译命令：

$ bazel build //tensorflow:libtensorflow.so # 我用的这个可以编译成功，可以多搜些命令，试下。

4.2 但是。。。

• 编译过程会下载很多依赖包，而你很大可能下载失败
• 报错会提示你哪个文件下载失败，以及该文件的的URL，根据该URL下好该依赖包，放在标题1.3.2的/home/baixin/Desktop/file目录下

4.3 如何寻找并修改tensorflow源码内的URL？

4.3.1 修改处类似下图：

• 其中红色框内即我们新添加的内容（注意：加入顺序也有可能报错）：
  
• 参考博客

4.3.2 具体寻找方法

• 首先，我们要找的文件都是.bzl后缀，此外源码根目录下WORKSPACE文件也有可能。

• 其次，仔细看报错提示，会告你tensorflow源码内的一个文件，去这个文件内搜索，看能不能搜到依赖包的URL地址。

• 最后，根据依赖包名称，看源码的./tensorflow/core与./third_party下有没有与缺少的依赖同名的文件夹，进入，寻找后缀是.bzl的文件。

• 以上参考：这是一篇非常有用的一篇博客，帮了我很大的忙。当你遇到包下载失败的时候可以去看这篇文章

5、下载链接

• 百度网盘

• 提取码：2hb1