win10 C++编译tensorflow动态库_win10编译tensorflow-gpu1.4动态库

 

系统环境：win10

tensorflow版本：r1.10

vs版本：VS2015 update3

cmake版本：3.6.3

swigwin版本：3.0.10

cuda版本：9.0

cudnn版本：7.0

git版本：2.9.2

注：将cmake.exe与swig.exe所在目录添加至系统环境变量

       本文编译的是gpu版本，cpu版本应该大同小异。

       内存要求，越大越好，最少16g

 

编译前请正确安装以上软件，cuda及cudnn的安装可参考我以前写的一篇文章。

一、下载tensorflow源码

请自行至github搜索tensorflow，注意选择r1.10分支，下载并解压

在 tensorflow-r1.10/tensorflow/contrib/cmake 路径下新建build文件夹

二、修改文件

修改 tensorflow/contrib/cmake/external/ 路径下的grpc.cmake文件

将位于 18 行 GRPC_URL 后的链接改为 https://github.com/lzkmylz/grpc  

将位于 20 行 GRPC_TAG 后的校验码改为 4446434eab7bfa9c7af000fc043ce9ecc267efdd 

因为编译时需要从链接地址下载资源，原链接资源被删除，故需修改重新指向其他资源。

三、生成.sln工程

打开cmake.gui

选择源码目录，即（一）中提到的cmake文件夹的绝对路径

选择生成工程存放的路径，即新建的build文件夹路径 

勾选grouped与advanced

点击configure

勾选 tensorflow_ENABLE_GPU 与 tensorflow_BUILD_SHARED_LIB

再次configure，直至没有红色的配置项，然后点击generate

四、编译

打开 VS2015 x64 x86 兼容工具命令提示符

切换至build目录

键入tensorflow.sln回车即打开工程

切换生成模式至Release（非常重要，因为tensorflow只支持Release与RelwithDebuginfo两种生成模式）

将 $(SolutionDir) 添加到 tf_core_kernels 项目的包含目录中 

给最上面这五个前面带下划线的项目的附加库目录添加 $(SolutionDir)$(Configuration); 

右键 ALL_BUILD，生成。

i7-7700k大概编了三个多小时，用笔记本编的可以去睡一觉了。

展示一下成果

参考：
https://blog.csdn.net/gyp2448565528/article/details/88383764
https://www.jianshu.com/p/d46596558640