Ubuntu16.04下C++编译Tensorflow以及API使用

参考文章：
https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/84986592
https://blog.csdn.net/qq_25109263/article/details/81285952
https://blog.csdn.net/zwx1995zwx/article/details/79064064

文章简介：

我们一般使用python来训练模型，但是由于项目系统是基于C++的，这个时候就要进行转换了。

虽然Tensorfflow提供了C++的API接口，但还是需要编译。

这篇文章是基于python2.7的Ubuntu16.04系统，编译了不带GPU的tensorflow的C++ API接口。

如果你需要更多内容，请点击参考文献或者自行搜索文档进行编译。

注意情况：

使用内存比较大的Ubuntu系统，建议4G以上。

编译时严格考虑各种安装包的版本，建议参考本文描述。

文件运行失败时考虑文件权限，建议如果失败则给全部权限。

全部流程就算不出错也需要四个小时，请耐心。

编译流程：

编译 Protobuf 3.5.0

编译 Eigen 3.3.4

安装 Bazel 0.10.1

编译 Tensorflow

编译 downloads、gen

拷贝 文件夹及动态链接库

测试 Tensorflow的C++工程

编译 Protobuf 3.5.0

它的版本与tensorflow的版本密切相关，它的版本错了就无法work。
我用的3.5.0版本，下载protobuf-cpp-3.5.0.tar.gz的网址为：

wget https://github.com/google/protobuf/releases

解压protobuf-cpp-3.5.0.tar.gz文件：

tar -zxvf protobuf-cpp-3.5.0.tar.gz

如果没有安装cmake，则：

sudo apt-get install cmake

编译安装，可能需要半个小时：

cd prtobuf-3.5.0
sudo ./configure
sudo make -j8
sudo make check -j8
sudo make install
sudo ldconfig

编译 Eigen 3.3.4

这是一个C++端的矩阵运算库,这个库只要下载压缩包，解压到某个路径下即可。
我下载的版本是下载3.3.4，eigen压缩包下载网址为：

wget http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.4.tar.bz2

解压eigen-eigen-2355b229ea4c.tar.gz文件：

tar -zxvf eigen-eigen-2355b229ea4c.tar.gz

重新命名为eigen3，放到某个路径下，安装就好：

cd eigen3
sudo mkdir build
cd build
sudo cmake ..
sudo make
sudo make install

安装 Bazel 0.10.1

bazel版本不能过高，否则会报错，我的是bazel 0.10.1。
我下载的是bazel-0.10.1-installer-linux-x86_64.sh，网址为：

wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases

然后执行安装：

sudo ./bazel-0.10.1-installer-linux-x86_64.sh

编译 Tensorflow

先下载tensorflow源码：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

进入tensorflow文件夹：

cd tensorflow

切换到1.7版本：

sudo git checkout r1.7

执行configure：

sudo ./configure

安装命令建议如下：

python位置选用默认路径（回车即可），jemalloc输入y并回车，其余选择n并回车。

用bazel去编译：

sudo bazel build --config=opt
--config=monolithic //tensorflow:libtensorflow_cc.so

大约两个小时后，显示如下类似信息即为成功：

INFO: Elapsed time: 4992.883s, Critical Path: 474.02s
INFO: Build completed successfully, 3257 total actions

编译 downloads、gen

由于网络的原因，可能有两个文件夹没有下载，文件夹如下：

downloads 、 gen

在生成downloads文件夹时或许会报这个错：

curl: 未找到命令 gzip: stdin: unexpected end of file

建议先安装一下curl包：

sudo apt-get install curl

下载编译downloads，执行完毕后会出现downloads文件夹：

sudo ./tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh

在生成gen文件夹时或许会报这个错：

./tensorflow/core/lib/io/zlib_outputbuffer.h:19:18: fatal error: zlib.h: 没有那个文件或目录

建议先安装一下zlib包：

sudo apt-get install zlib1g.dev

进入tensorflow/contrib/makefile，下载编译gen，执行完毕后会出现gen文件夹：

cd tensorflow/contrib/makefile
sudo ./build_all_linux.sh

拷贝 文件夹及动态链接库

注意，拷贝要在tensorflow文件夹下，记得执行完上一步要返回：

cd ..
cd ..

再把必要.h头文件以及编译出来.so的动态链接库文件复制到指定的一些路径下：

sudo mkdir /usr/local/include/tf
sudo cp -r bazel-genfiles/ /usr/local/include/tf/
sudo cp -r tensorflow /usr/local/include/tf/
sudo cp -r third_party /usr/local/include/tf/
sudo cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/
sudo cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_framework.so /usr/local/lib

测试 Tensorflow的C++工程

具体程序参考项目：

https://github.com/zhangcliff/tensorflow-c-mnist.git

注意删去tf.cpp最后一行的：

# tensorflow-c-mnist

将刚才编译tensorflow 时产生的两个库文件放入lib中：

库文件：libtensorflow_cc.so、libtensorflow_framework.so
路径为：home/zhangru/tensorflow/bazel-bin/

确认一下Cmakelist.txt文件：

cmake_minimum_required (VERSION 2.8.8)
project (tf_example)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W")
link_directories(./lib)
include_directories(
/home/zhangru/tensorflow
/home/zhangru/tensorflow/bazel-genfiles
/home/zhangru/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/public
/home/zhangru/tensorflow/bazel-bin/tensorflow
/home/zhangru/tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf/include
/usr/local/include/eigen3
)
add_executable(tf_test
tf.cpp)
target_link_libraries(tf_test tensorflow_cc tensorflow_framework)

进入build文件夹开始编译：

cd build
sudo cmake ..
sudo make

在build文件夹中测试一下：

sudo ./tf_test digit.jpg

如果出现类似以下信息即为正确：

Class 0 prob:o.000222603,
Class 1 prob:0.951202 ,
Class 2 prob:0.00674965,
Class 3 prob:0.00721129 ,
Class 4prob:0.0029518,
Class 5 prob:0.0100965 ,
Class 6 prob:0.0119467 ,
Class 7 prob:0.00218654,
Class 8prob:o.00189468 ,
Class 9 prob:0.00553808 ,
Final class id: 1
Final class prob: 0.951202

程序移植

经测试，需要将已经编译完成的以下文件夹拷贝到对应目录即可：

home/zhangru/tesorflow ..
usr/local/include/eigen3 ..
usr/local/include/google..

这里给出几个解压命令：

unzip archive_name.zip
zip解压到当前目录
tar -xvf archive_name.tar
tar解压到当前目录
tar -zxvf archive_name.tar.gz
tar.gz解压到当前目录

还需注意，直接粘贴到usr/local/include可能不被允许，可以现在home/zhangru下解压完毕再进行拷贝。
打开usr/local/include文件夹权限的命令行代码为：

sudo nautilus

值得一提的是，如果你使用上述“测试”中的代码，请别忘记改写cmakelist.txt和tf.cpp，此外还需要安装cmake：

sudo apt-get install cmake

当然，如果你这样修改cmakelist.txt文件，则可以将需要的文件夹直接放在当前工作目录下：

cmake_minimum_required (VERSION 2.8.8)
project (tf_example)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W")
link_directories(./lib)
include_directories(
.
./eigen3
./tensorflow
./tensorflow/bazel-genfiles
./tensorflow/bazel-bin/tensorflow
./tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/public
./tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf/include
)
add_executable(tf_test
tf.cpp)
target_link_libraries(tf_test tensorflow_cc tensorflow_framework)

最后总结

编译完成，鼓掌庆贺！

最后

以上就是美好水蜜桃为你收集整理的Ubuntu16.04下C++编译Tensorflow以及API使用的全部内容，希望文章能够帮你解决Ubuntu16.04下C++编译Tensorflow以及API使用所遇到的程序开发问题。

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