【寫在前面】

都說深度學習的這條大船上來了就應該不懼風雨，可是在配置環境這條路上的坑真是剛出舊坑又入新坑，2021年最后一天了。想想rensorflow的源代碼在windows 環境下的編譯歷程，就忍不住想總結一下寫一篇文章總結總結如同沙海 求生一般的爬坑之行和大家一起學習…
tensorflow 的c++編譯大家一定要有耐心，同樣的指導流程，不一樣的電腦環境，但坑永遠都是五花八門…

先來個定海神針壓壓驚：編譯好的Windows 64bit AVX 指令集下的tensorflow文件（CPU）
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1zYwMDt36OxJuzL5k63H2Nw

初始沙漠圖片經過模型處理后的效果如下：

【參考鏈接】
tensorflow源碼地址：
Bazel - 在 Windows 上安裝 Bazel：
Bazel官方安裝指導：

【軟件版本】
環境版本：
系統：Windows10系統64bits
CUDA 10.0
cuDNN 7.6 （cuda+cudnn安裝傳送門）
（官方地址）
Python3.6.7
tensorflow 1.13.1
為了方便最好電腦網絡翻墻，網上教程很多大家自己網羅；

本人安裝 原文鏈接：
https://blog.csdn.net/weixin_42359147/article/details/80622306
https://blog.csdn.net/weixin_44322778/article/details/107359206

【自主編譯】
tensorflow的C++編譯方式根據其版本不同主要有三種：
①tensorflow版本號<1.13.0,使用cmake編譯；
②tensorflow版本號>=1.13.0,使用Bazel編譯；

bazel編譯實戰
軟件安裝：
①安裝vs2017
②安裝msys2
③安裝Python3.6.7
④安裝Bazel
⑤下載tensorflow和編譯文件Tensorflow-windows-build-script
⑥編譯
⑦模型轉換和加載
⑧VS2017調用測試

tensorflow官方文檔:
在 Windows 環境中從源代碼構建:
版本問題—keras和tensorflow的版本對應關系，
tensorflow CUDA cudnn 版本對應關系：
對應關系在官方文檔中有詳細說明：

安裝Python
Python版本切換參考博文：
https://blog.csdn.net/weixin_44322778/article/details/122195669

安裝bazel:
https://blog.csdn.net/darkrabbit/article/details/81262524

安裝msys
1:

1.安裝完msys后報錯
解決辦法：解決msys2“無法升級 mingw64 (無效或已損壞的數據庫 (PGP 簽名))”密鑰失效問題

鏈接1：

Keras：Keras訓練模型的C++調用嘗試

【ERROR】
查找：common.h文件位置
發現aconda 虛擬環境中有文件：

環境配置：

【測試報錯】

原因：
模型文件是高版本的tensorflow版本，c++環境中的Tensorflow版本較低，可以直接使用編譯好的較高版本的tensorflow

ps:也可以通過c++直接調用py文件實現模型的加載，就是時間效率有點低，需要大家多做改進：參考鏈接：https://blog.csdn.net/xiaomu_347/article/details/81040855

總結

以上是生活随笔為你收集整理的DeepLearning:windows环境下C++环境实现Tensorflow编译部署的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。