[windows tensorflow之路(一)] windows 下使用bazel编译libtensorflow_cc.so

windows 10 x64 无GPU版 （所有下载文件百度盘即可下载 提取码 vut9）

1. 下载tensorflow-1.13.0-rc2，解压, 下载 bazel-0.19.1 ，放到环境变量里任一文件夹下。下载 msys， (下载最新版)安装到 C:\msys64 ，

将 C:\msys64\usr\bin 添加到 %PATH% 环境变量中， WIN +  s 键 搜索 msys，如下，

打开 MSYS2 MinGW 64-bit, 执行

pacman -S git patch unzip

如下：运行完成即可，如网速太慢，建议，或者手机开热点下载

2. 安装visual studio 。 如果电脑已安装vs 2015 则直接跳过，如果未安装则执行如下

安装 Visual C++ 生成工具 2015

安装 Visual C++ 生成工具 2015。此软件包随附在 Visual Studio 2015 中，但可以单独安装：

1. 转到 Visual Studio 下载页面，
2. 选择“可再发行组件和生成工具”，
3. 下载并安装：
   • Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 更新 3
   • Microsoft 生成工具 2015 更新 3

3.  GPU 可选， 此处跳过cuda安装教程，自行解决

3.1 新建环境变量

（用户自行修改）

BAZEL_SH  C:\msys64\usr\bin\bash.exe

BAZEL_VC   C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC

4. 进入tensorflow根目录下，

打开cmd，直接敲   

python ./configure.py

 下图参数仅供参考

 上图中可看见有很多编译参数，其中 monolithic 要加上，不然不能和opencv一起编译（配合opencv编译已解决，下一篇中会有介绍））

5. 果断暴躁编译  bazel build --config=opt --config=monolithic //tensorflow:libtensorflow_cc.so

 如果编译成功，则会在下面文件夹里面出现libtensorflow_cc.so

如果出错那么恭喜你，评论区欢迎你，我将乐意帮你解决。

可能出错信息是乱码的，我之前尝试修改过cmd编码为 65001 ，其中有一台机子就正常了，还能看见报的错是什么，但是后来重装系统后设置编码就没效果了，也是乱码，忘了当时的一顿操作是如何实现的。。

科普：修改cmd编码 ，打开cmd， 敲chcp， 能获取当前活动页代码， chcp 65001 即可修改活动页代码，此种方法只能使当前cmd生效

正常情况是能编译成功的~， 我已经试了很多台电脑啦。WIN 7 也是可以的方法完全相同。

如果出错了请留下错误信息，我会及时帮你看看的，哈哈

接下来就是如何使用  libtensorflow_cc.so 了，点击下一章~

reference:

bazel 官网教程: cpp下基本语法教程.

How to build and use Google TensorFlow C++ api

tensorflow_cc 使用示例

Problems with building tensorflow 问题描述及解决

[Update 1] How to build and install TensorFlow GPU/CPU for Windows from source code using bazel and Python 3.6

Building a .dll on Windows

tensorflow-windows-build-script  建议一试

Issue in building Tensorflow library on Windows machine

HOWTO: Install Tensorflow on FreeBSD

Run your Keras models in C++ Tensorflow

C++ API

how to use tf :

How to train a Deep Neural Network using only TensorFlow C++

tensorflow-cpp

C++ example to run object detection models

tensorflow-object-detection-cpp

CRNN论文翻译——中文版

use tf as shared library

A few notes on using the Tensorflow C++ API

Playing with Bazel C++ tutorials; build does not create/use shared libraries?

Bazel Plugin

C / C++ Rules

带你深入AI（6）- 详解bazel

Tensorflow lite c++ shared library build steps.

Packaged TensorFlow C++ library for bazel-independent use

Building from source the shared library for Raspberry-Pi