如何在windows下面编译tensorflow

1.准备

1. 软件准备

1. swig

2. python3.5,注意加入到环境变量中，不要3.6

3. git，用来下载tensorflow源码

4. cmake,推荐最新版

1. 下载

git clone -b "r1.3" https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

1. 其他
   修改tensorflow/tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt中87到93行代码如下

if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH)
  include(CheckCXXCompilerFlag)
  CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-march=native" COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED)
  if (COMPILER_OPT_ARCH_NATIVE_SUPPORTED)
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -march=native")
  else()
    CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("/arch:AVX" COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED)
    if(COMPILER_OPT_ARCH_AVX_SUPPORTED)
      set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /arch:AVX")
    endif()
  endif()
endif()

2.编译

2.1
打开cmake定位到tensorflow/contrib/cmake
config后会提示错误，填入swig.exe的路径
如下图所示

注，这个图像是一个cpu版本的图像，gpu版本还有cuda选项

去掉不必要的数据选项，我这里只保留了gpu,contrib_lib等几个关键的选项，不要选择AVX等cpu相关的选项，会多很多的麻烦。

这里需要注意的是虽然你安装了CUDA，这里还是会提示cuda_sdk_dir没有找到，其实这个没有关系，他已经找到8.0的toolkit了。
2.2
generate后，看到sln文件，打开了项目
点击build all solution，泡杯茶

......

......

......

一个钟头后，不出意外的出现了几千个编译错误

来一起看error

2.2.0

re2编译不通过，这个错误出现在*test.cc的文件里面，里面有unicode字符，但是怎么unicode就会导致编译错误，不知道怎么解决，两种解决办法，找到re2的cmakelist.txt文件把里面的test选相开关关掉，我没找到，所以我在https://zhuanlan.zhihu.com/p/29029860这里的评论中找到了新办法，把电脑的区域和语言改成美国和英语就可以了。这样在编译re2控制台会显示乱码，但是能正常编译。

2.2.1

tensorflow\core\lib\gtl\array_slice_internal.h(89): error C2064: 项不会计算为接受 0 个参数的函数

tensorflow\core\lib\gtl\array_slice_internal.h(89): error C2064: term does not evaluate to a function taking 0 arguments

额这个问题的原因不容易发现，这也是我在这里卡了3个月之久的罪魁祸首，我翻遍各大网站，最终在tensorflow的issue里面找到了解决方法：

升级到update3,别搞vs2017、update5等等别的，就要update3。 CUDA也别整别的，8.0+cudnn6.0

我们来看看官方文档 github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/cmake/README.md 说的些啥：

并没有update的任何信息，不知道他们是怎么编译成功的，所以还是升级吧

再编译，继续出错

2.2.2

version_info.cc not being generated on windows

具体可以看看这个
https://stackoverflow.com/questions/44071608/compiling-tensorflow-with-cmake-on-windows-fails-with-file-version-info-cc-not-f
他说是一个已知的bug，已经修复，起初我以为是python.exe没有加进来，试了又试，发现不对，python.exe早就已经加进来了，tensorflow上的
https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/9660/commits/c0b3c4f7975dd5bad82fba2507ef5430c40bbac1这里说已经解决，无奈，这回真不知道怎么办了，

看看输出，里面有一个gen_git_source.py的文件名，我找到里面的函数get_git_version, 看了下git --version后
改成

def get_git_version(git_base_path):
  return b"2.7.3"
  "你没看错，直接返回，简单粗暴"
  "就这么一句，超级有效"
  """Get the git version from the repository.
  This function runs `git describe ...` in the path given as `git_base_path`.
  This will return a string of the form:
  <base-tag>-<number of commits since tag>-<shortened sha hash>
  For example, 'v0.10.0-1585-gbb717a6' means v0.10.0 was the last tag when
  compiled. 1585 commits are after that commit tag, and we can get back to this
  version by running `git checkout gbb717a6`.
  Args:
    git_base_path: where the .git directory is located
  Returns:
    A bytestring representing the git version
  """
  unknown_label = b"unknown"
  #with open("testpp.txt","w") as file:
  #  file.write(git_base_path)
  #  file.close()
  #git_base_path = "E:/tf1_3"
  try:
    val = bytes(subprocess.check_output([
        "git", str("--git-dir=%s/.git" % git_base_path),
        str("--work-tree=" + git_base_path), "describe", "--long", "--tags"
    ]).strip())
    return val if val else unknown_label
  except subprocess.CalledProcessError:
    return unknown_label

这个问题解决了

2.2.3 堆内存不足

error 1002 Faltal Error "compiler is out of heap space"

如果上面都解决了，在进行build solution的话，极有可能编译不通过（修改一下，应该去掉极有可能，我尝试过各种各样的搭配情况，无论是cpu还是gpu，加还是不加python binding，build之后无一例外的出现的了这个问题），我是16G内存了，还不够。或许你们加到32G的内存就能解决问题了。

这篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/29029860）并没有说明如何解决这个问题，所以我猜测加内存就能够解决这个问题。

这时候没法加内存的我只能放弃vs2015来进行编译了（误），打开vs2015自带的命令行工具：

cd到编译目录（也就是build目录），输入

set PreferredToolArchitecture=x64

然后开始编译

MSBuild /p:Configuration=Release ALL_BUILD.vcxproj

喝个一二三四五...n杯水，慢慢等待
几个钟头后你就会得到真正编译成功的tensorflow.dll了
如果失败，重新编译一次。
还是失败，重复上面的话

如果上面的操作还是不能解决所有的问题，那，，，，你还是赶紧放弃吧，出去溜达溜达，别折腾这破玩意儿了。

注：实际编译过程中没有保留图像，借用了其他文章的图像

Q: 最新都到1.7版了，你怎么编个1.3的，跟不上主流啊？

A: 1.3到1.7也才几个月的时间，而且最新的编译器来问题更多，我见过不少1.5编译失败的例子，里面的问题没法解决。而且从1.4还是1.5开始就开始用cuda9来编译了，这个没法解决，其他人都在还用cuda8了，而且高版本的现在还不支持windows(见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30781460)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18450
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/18363
编译时最好不要选CPU加速
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17945

附上使用编译的c++ sample出来的结果:
测试图像

分类结果

参考：
1. https://joe-antognini.github.io/machine-learning/build-windows-tf
2. http://quqixun.com/?p=785
3. https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/7642471.html
4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/29029860
5. 官网的编译指导，最好不要使用（修正：最好 -> 务必）