windows下源码编译Tensorflow gpu

windows下源码编译Tensorflow-gpu

系统配置：

• windows 10专业版
• GTX 1080 Ti
• VS2015 update3
• Python 3.6
• Cmake 3.12.1
• swigwin-3.0.12
• CUDA 9.0
• cuDNN 7.0
• 安装 CUDA sdk
• tensorflow-r1.8
  

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1.首先配置好的系统环境

安装GPU驱动，配置CUDA cuDNN，配置系统环境变量
安装Anaconda3
下载 tensorflow 源码
确保能科学上网

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2. 如下配置CMAKE

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3. 在VS2015中打开工程并全部编译

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4. 经过诸多问题解决之后就编译成功了！

这实在不是一个容易的问题，千万不要被4000多个错误吓跑了，总要一个一个解决的。
万一解决不了，那也只能放弃了。。。
然后再重新单独编译一下tensorflow

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5. 编译INSTALL项目

编译install项目把tensorflow安装到指定的路径

以下为本次编译安装的结果

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6.编译运行测试项目

新建Win32工程：将以下代码放到主cpp中

// TestTensorFlow.cpp : 定義控制枱應用進程的入口點。

#define COMPILER_MSVC
#define NOMINMAX

#include "stdafx.h"

#include 
#include 

#include "C_test.h"
#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h"
using namespace tensorflow;

GraphDef CreateGraphDef()
{
    Scope root = Scope::NewRootScope();

    auto X = ops::Placeholder(root.WithOpName("x"), DT_FLOAT,
        ops::Placeholder::Shape({ -1, 2 }));
    auto A = ops::Const(root, { { 3.f, 2.f },{ -1.f, 0.f } });

    auto Y = ops::MatMul(root.WithOpName("y"), A, X,
        ops::MatMul::TransposeB(true));

    GraphDef def;
    TF_CHECK_OK(root.ToGraphDef(&def));

    return def;
}

int main()
{
    GraphDef graph_def = CreateGraphDef();

    // Start up the session
    SessionOptions options;
    std::unique_ptr session(NewSession(options));
    TF_CHECK_OK(session->Create(graph_def));

    // Define some data.  This needs to be converted to an Eigen Tensor to be
    // fed into the placeholder.  Note that this will be broken up into two
    // separate vectors of length 2: [1, 2] and [3, 4], which will separately
    // be multiplied by the matrix.
    std::vector<float> data = { 1, 2, 3, 4 };
    auto mapped_X_ = Eigen::TensorMapfloat, 2, Eigen::RowMajor>>
        (&data[0], 2, 2);
    auto eigen_X_ = Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor>(mapped_X_);

    Tensor X_(DT_FLOAT, TensorShape({ 2, 2 }));
    X_.tensor<float, 2>() = eigen_X_;

    std::vector outputs;
    TF_CHECK_OK(session->Run({ { "x", X_ } }, { "y" }, {}, &outputs));

    // Get the result and print it out
    Tensor Y_ = outputs[0];
    std::cout << Y_.tensor<float, 2>() << std::endl;

    session->Close();
    getchar();
}

添加系统环境变量：

附加包含目录：

附加库目录：本人将Release下所有文件拷贝到C:\Program Files\tensorflow\lib,所以不需要单独添加文件，只需要设置库目录如下

最终调研GPU运行结果如下：

本人按照参考博客配置时出现以下错误，改成单文件后成功编译运行

"You must define TF_LIB_GTL_ALIGNED_CHAR_ARRAY for your compiler."

6. 编译过程中遇到的问题

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1.CUDA SDK路径找不到

CUDA SDK是需要单独下载安装的CUDA-SDK

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2. 编译protobuf出错 CHECK failed: file != NULL:

CSDN博客博主给出了一种解决方案。主要分析还是git连接不太稳定。

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3. error C2064: 项不会计算为接受 0 个参数的函数

该问题需要将vs2015打补丁至update3，补丁下载 安装该文件将直接升至update3

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4. CUDA compilation fails on CUDA 9.x SDK

error: more than one instance of overloaded function "__hadd" matches the argument list

解决方案
修改代码

*** build\eigen\src\eigen\Eigen\src\Core\arch\CUDA\Half.h   Wed Jan 03 13:55:52 2018
--- build\eigen\src\eigen\Eigen\src\Core\arch\CUDA\Half.h   Sun Mar 11 13:24:39 2018
***************
*** 155,161 ****
--- 155,165 ----
  // conversion steps back and forth.

  EIGEN_STRONG_INLINE __device__ half operator + (const half& a, const half& b) {
+ #if defined(EIGEN_CUDACC_VER) && EIGEN_CUDACC_VER >= 90000
+   return __hadd(::__half(a), ::__half(b));
+ #else
    return __hadd(a, b);
+ #endif
  }
  EIGEN_STRONG_INLINE __device__ half operator * (const half& a, const half& b) {
    return __hmul(a, b);
***************
*** 164,172 ****
--- 168,180 ----
    return __hsub(a, b);
  }
  EIGEN_STRONG_INLINE __device__ half operator / (const half& a, const half& b) {
+ #if defined(EIGEN_CUDACC_VER) && EIGEN_CUDACC_VER >= 90000
+   return __hdiv(a, b);
+ #else
    float num = __half2float(a);
    float denom = __half2float(b);
    return __float2half(num / denom);
+ #endif
  }
  EIGEN_STRONG_INLINE __device__ half operator - (const half& a) {
    return __hneg(a);

---

5. 完成编译之后测试项目时出现无法解析的外部符号

 LNK2001 无法解析的外部符号 "private: void __cdecl tensorflow::GraphDef::InternalSwap(class tensorflow::GraphDef *)" (?InternalSwap@GraphDef@tensorflow@@AEAAXPEAV12@@Z)

已知是tensorflow-1.9在cmake编译时出错，本人换成tensorlfow-1.8之后成功编译。

参考

[1]windows環境VS2015編譯TensorFlow C++進程完全攻略
[2]Windows10下源码编译基于GPU的tensorflow.dll