使用带有cmake的预编译张量流

Question

我在CLion中设置了一个使用CMake的c ++项目。 我正在使用各种第三方库，并且还希望集成Tensorflow 。

我试过巴泽勒编译Tensorflow到共享库libtensorflow.so哪种工作但仍然有相当多的依赖关系（例如，以当前的protobuf版本，一旦我这样做，有更多），我不得不修复。

有没有办法使用标准的Tensorflow git存储库并以某种方式链接为python使用而预先编译的库？ 还是有另一种便捷的方法？

Python中的Tensorflow对我来说效果很好。

Answer 1

我知道这个答案已经很晚了，但是我遇到了您的确切问题并能够解决。 我在这里创建了一个存储库，该存储库描述了如何准确地完成所需的操作。 要点是：

• 向包含所有必需的C ++元素的TensorFlow存储库添加构建规则。
• 使用Bazel构建共享库，并将所有标头复制到/usr/local 。
• 安装Protobuf和Eigen的特定版本（通过脚本自动完成）或将它们添加为外部依赖项。
• 使用给定的文件配置CMake项目。

如果您有任何疑问或问题，请随时与我联系。

Answer 2

如果您使用的是MacOS，则使用自制软件，CMake和pkg_config很容易。

首先使用brew获得Tensorflow：

brew install libtensorflow

然后在CMakeLists.txt ：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(tf-inference)

find_package(PkgConfig)
pkg_check_modules(TensorFlow REQUIRED tensorflow)

link_directories(${TensorFlow_LIBRARY_DIRS})
include_directories(${TensorFlow_INCLUDE_DIRS})
add_compile_definitions(${TensorFlow_CFLAGS_OTHER})

add_executable(tf-inference inference.cpp)
target_link_libraries(tf-inference ${TensorFlow_LIBRARIES})