编译使用tensorflow c版本动态链接库
注意:如果是linux或mac os操作系统,可以参考https://www.tensorflow.org/install/install_c,直接下载对应的so库和头文件,然后跳到步骤4。如果不能使用,再从源码编译。
1.下载tensorflow源码
git clone --recursive https://github.com/tensorflow/tensorflow
假设路径为:tensorflow_repo_path
2.安装bazel
mac os可以直接brew install bazel,没法联网安装的可以下载sh文件安装,也很简单
3.编译源码,生成so库
进入tensorflow_repo_path/tensorflow文件夹,执行:
bazel build :libtensorflow.so
4.添加必要路径
最简单方法是直接把include中文件复制到/usr/local/include,把lib中文件复制到/usr/local/lib,或者修改对应的环境变量LD_LIBRARY_PATH,并在编译的时候指定 include目录。
5.编译运行测试程序
依然是https://www.tensorflow.org/install/install_c上的内容,直接把下面代码保存成helloTF.c文件
#include <stdio.h>
#include <tensorflow/c/c_api.h> int main() {
printf(“Hello from TensorFlow C library version %s\n”, TF_Version());
return ;
}
如果使用gcc编译,除了-L和-I中添加对应的库、头文件路径,还要加上-ltensorflow,如果使用xcode这类ide,也要在ide中添加相应路径、链接库
编译成功后,把libtensorflow.so复制到可执行文件同一目录下(如果已经在/usr/local/lib或者在LD_LIBRARY_PATH中就不需要复制了),运行可执行文件,得到下面 的结果,即说明运行成功:
6.其他
tensorflow目前已经支持多种语言,并且可以编译对应的库文件,具体可以参考tensorflow_repo_path/tensorflow/BUILD文件,这里面有多个编译目标,c++的目前 也已经支持,不过相关参考资料太少,只有tensorflow_repo_path/tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc一个例子。
7.参考资料
https://medium.com/jim-fleming/loading-tensorflow-graphs-via-host-languages-be10fd81876f
https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.z4qeoyfb0
https://www.tensorflow.org/install/install_c
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