tensorflow: c/c++库，编译和使用

tensorflow的主要编程语言是python，不过很多场景下会用到c/c++。

首先需要下载tensorflow源码；

其次，编译tensorflow需要用到Bazel，Bazel的安装方法可参考：
https://docs.bazel.build/versions/master/install.html

下图给出了ubuntu系统中的安装方法：

最后，编译源码，生成so库文件：

进入tensorflow_repo_path/tensorflow文件夹，执行：
bazel build :libtensorflow.so
或者
bazel build :libtensorflow_cc.so
第一个是c版本，第二个是c++版本

编出来的库如何使用？

在使用tensorflow c/c++接口时，会有很多头文件依赖、protobuf版本依赖等问题
（1）tensorflow/contrib/makefile目录下，找到build_all_xxx.sh文件并执行，例如准备在linux上使用，就执行build_all_linux.sh文>件，成功后会出现一个gen文件夹
（2）把tensorflow和bazel-genfiles文件夹下的头文件都抽取出来放在一个文件夹下面，或者通过cmake把这两个路径添加进>include_directories中
（3）tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf/include，也就是（1）中生成的文件夹中的头文件，也需要抽取或者在cmake中包>含在include_directories中

接下来就是写代码了，可以参考下面两篇文章：

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/

写到最后，忽然想起，如果是NVIDIA的显卡加速，为毛不用tensorrt呢？ :(

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