【bazel系列】tensorflow的自动化构建

bazel的作用

• 将tensorflow的C++ api编译成可执行文件，示例 https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide
• 将tensorflow的python api编译成可执行文件
• 将tensorflow的python api编译成.so

下载tensorflow源码

# 从github下载tensorflow源代码
git clone --recursive https://github.com/tensorflow/tensorflow

启动Docker环境

NAME=xusong_tf_bazel              # 命名你的容器
nvidia-docker run -it \
  --name $NAME \
  -v `pwd`:/root/tensorflow1.8.0  \
  bitspeech/tensorflow:1.8.0-gpu-bazel /bin/bash

编译tensorflow

## 进入根目录后编译
# 编译生成.so文件, 编译C++ API的库 (建议)
bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so

# 也可以选择,编译C API的库
bazel build //tensorflow:libtensorflow.so

1.

1. 首先跑通 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/lm_1b
2. 按教程编译

2.

编译LM模型

BUILD文件配置

示例文件 -
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/lm_1b/

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tools/bazel.rc

扩展阅读

编译成安装包whl

• Bazel编译tensorflow源码为安装包whl | 官网
• Bazel编译tensorflow Serving | 官网

编译成动态链接库so 或 dll

• Bazel编译tensorflow项目为动态链接库so | 官网

编译成可执行文件

• Bazel编译tensorflow的C++代码为可执行文件 | 官网
• Bazel编译语言模型为可执行文件 | 官网

其他

• Tensorflow源码安装时bazel行为解析