Bazel编译Tensorflow库

1、Github 下载Tensorflow源码

2、安装Bazel

bazel官网：https://docs.bazel.build/versions/4.2.1/install-os-x.html#install-on-mac-os-x-homebrew

安装相关命令
brew install bazel 安装
bazel --version 查看版本号
brew upgrade bazel 更新

注意：安装的版本需要在 Tensorflow源码根目录里configure.py文件_TF_MIN_BAZEL_VERSION和_TF_MAX_BAZEL_VERSION之间，笔者用brew安装的是4.1版本，安装好了之后进入到Tensorflow根目录下执行bazel命令时有报错，根据终端的提示，又安装了3.7.2版本….然后就变成了当我不在Tensorflow目录下时Bazel是4.1版本，进入TensorFlow目录后Bazel是3.7.2版本

3、配置工作区

运行Tensorflow源码项目根目录下的configure，终端执行 ./configure

配置流程如下图所示：

configure1.png

configure2.png

配置流程就是上面这样，使用默认值的话直接按回车就行了，主要是仔细看清楚每个配置，笔者之前有个看错了把Android sdk的配置路径写成NDK的路径了导致后面编译出现一些莫名其妙的错误

• 配置Android NDK的目录版本，经笔者测试需要配置21.4.7075529这个版本或以下的，不然会报错目录下找不到platforms这个目录，我的bazel是3.7.2版本，可能不同版本的bazel编译要求有不同，这里仅供参考
• 配置Android NDK API level，我开始配置的21，可能是太低了，后面编译有报错，最终使用的27（也可能是29，这个记得不太清楚了）
• 配置Android SDK API level，我开始配置的31，也会报错，改成稳定的低版本29，对应的Android build tools version 配置29.0.2

4、解决编译报错

报错如下：

ERROR An error occurred during the fetch of repositorytf.runt ime'.png

解决方法：
1.先关闭代理、vpn等
2.bazel clean --expunge #清理之前的缓存

报错如下：

ERROR Skipping.png

解决方法: 这个说的比较清楚，target不存在BUILD文件里，我这个编译命令是TensorFlow官网提供的，但是源码里有些代码可能没有对应更新，进入到对应的文件，找到对应目录下的BUILD文件，发现代码里的target是 tensorflow-lite-select-tf-ops，如下图所示

bo inciude the core tenser.tow te runt iee.png

因此直接把编译命令里的 tensorflow-lite-with-select-tf-ops 换成 tensorflow-lite-select-tf-ops 就可以了

报错如下：

ERROR An error occurred during the fetch of reposltory local confla python'.png

解决方法：pip3 install numpy # 安装numpy模块

报错如下：
ERROR: /Users/hemeng/Desktop/tensorflow-master/tensorflow/core/platform/default/BUILD:197:11: Linking of rule '//tensorflow/core/platform/default:logging' failed (Exit 1): aarch64-linux-android-ar failed: error executing command external/androidndk/ndk/toolchains/aarch64-linux-android-4.9/prebuilt/darwin-x86_64/bin/aarch64-linux-android-ar rcsD bazel-out/arm64-v8a-opt/bin/tensorflow/core/platform/default/liblogging.pic.a ... (remaining 1 argument(s) skipped)
解决方法：这种报错有可能是因为内存之类的原因，重新编译多试几次即可

5、自定义TensorFlow库

最终要编译一个什么要的库，还要看自己的需要，可以参考官网的示例结合编译文件的源码自己修改
示例：Flutter中Android用的so库，这个库官网已经提供下载了，如果自己编译可以执行bazel build -c opt --cxxopt=--std=c++11 --config=android_arm //tensorflow/lite/c:tensorflowlite_c

如果你的model.tflite需要支持select运算符（移动端的tflite暂不支持TensorFlow select ops 具体解释可以看这里，打不开的话连下vpn），可能在移动端使用会报错：
E/tflite (14460): Regular TensorFlow ops are not supported by this interpreter. Make sure you apply/link the Flex delegate before inference.
E/tflite (14460): Node number 6 (FlexTensorArrayV3) failed to prepare.
那么需要在libtensorflowlite_c.so这个库的基础上进行扩展，打开文件tensorflow/lite/c/BUILD，添加下图红框里的内容，执行
bazel build -c opt --cxxopt=--std=c++11 --config=android_arm //tensorflow/lite/c:tensorflowlite_c

Makggarekev SRlbote 1st.s(1ocatien semsorkowLIteSieXPRrkss.39m08l5a103)”,.png

添加这个依赖后编译出来的libtensorflowlite_c.so增长到了90多M，因为正式项目中暂时没有运用，所以笔者暂时没去解决这个增长太大的问题，有解决的朋友可以留言告诉我