之前編譯的是python package，然后我在docs項(xiàng)目下找教程找不著，直接在里面搜了一下hello world，意外的看到了 docs/site/en/r1/guide/extend/cc.md

這篇講的是直接調(diào)用tf的c++接口，很明顯更符合我的需求，于是我就按照這篇操作了一下。

按教程里面說(shuō)的，這是一個(gè)依賴tensorflow項(xiàng)目本體的bazel編譯的方式，并非把它當(dāng)成了純粹的第三方庫(kù)，目前還符合我的需要，而且操作很簡(jiǎn)單，于是就先按這個(gè)方式操作。

首先在源碼文件夾創(chuàng)建 tensorflow/cc/example/example.cc，然后把md里面的代碼直接貼進(jìn)去，接下來(lái)在相同的位置放一個(gè)BUILD文件，把下面那段再貼進(jìn)去，準(zhǔn)備工作就完成了。

接下來(lái)在源碼根目錄跑（這份源碼要運(yùn)行過(guò)./configure，用的是之前的devel docker）

等他自己編譯完成就好了。

如果從零開(kāi)編的話，相對(duì)于pip_package只需要花三分之一的時(shí)間。

===== 其實(shí)到這兒就結(jié)束了，接下來(lái)都是我踩的坑。 =====

這次吸取了教訓(xùn)，人家的文檔寫(xiě)的明明白白的！！一定要逐行閱讀！！

我看到這份c++代碼就頭腦一熱自己拿去編譯，鼓搗了半天，只在解壓后的whl包里搞到了include頭文件，但即使把whl里所有的so都link上去依舊顯示有undefined reference。

無(wú)奈之下我又在源碼文件夾里搜索"libtensorflow"出現(xiàn)的位置，意外的看到了這么幾個(gè)文件

簡(jiǎn)單看一下得出這三個(gè)是從下到上引用的關(guān)系，直接運(yùn)行第三個(gè)腳本即可，然而并不能成功，報(bào)錯(cuò)顯示找不到cuda，可我明明要編譯的是cpu版本，中間打了個(gè)日志也確定它判斷出的SUFFIX值的確是“-cpu-linux-”，可是編譯的命令里還是可以搜索到"-gpu"等等，我懷疑這個(gè)腳本并不能直接調(diào)用，還是需要依賴bazel，就像build_pip_package其實(shí)也是個(gè)shell腳本，由bazel管理了依賴，直接調(diào)用會(huì)缺少一些環(huán)境變量之類(lèi)的?？墒谴a里沒(méi)搜到哪個(gè)BUILD文件里有cpu_libtensorflow。

接下來(lái)是個(gè)大坑，有一個(gè)很類(lèi)似我要找的東西

里面提供了編譯出libtensorflow.tar.gz的功能，不管怎么看都是我需要的東西，于是我興高采烈的編譯了起來(lái)，這次到?jīng)]有報(bào)錯(cuò)，我卻發(fā)現(xiàn)它從頭開(kāi)始編譯了，當(dāng)時(shí)我就抱怨這bazel怎么這么蠢，換個(gè)target它就不能復(fù)用一下，就這樣又等了8h。

得到的tar.gz解壓一看，里面有兩個(gè)文件夾，include和lib，非常完美，拉去編譯，又不行，打開(kāi)一看，這include里雖然有一堆頭文件，但是跟源碼里的結(jié)構(gòu)都不沾邊兒。

根據(jù)include/tensorflow/cc/c_api.h的注釋，這一套接口甚至全是以TF_開(kāi)頭的，肯定不是我需要的東西，干脆放棄了這條路。

中間我又按下了build_pip_package，過(guò)了幾秒鐘就后悔了，既然都要從頭編譯，我應(yīng)該新開(kāi)個(gè)文件夾，萬(wàn)一這個(gè)lib_package以后需要呢，于是我把它掐了之后，抱著試一試的心態(tài)又重編了libtensorflow.tar.gz，意外發(fā)現(xiàn)兩分鐘就編好了，這時(shí)我才想到，其實(shí)bazel不蠢，大概是因?yàn)楹甑膯?wèn)題導(dǎo)致它確實(shí)是需要觸發(fā)集體重編的。這更加印證了我根本不需要這個(gè)lib_package。

還有個(gè)很蠢的文檔問(wèn)題。不知道為什么科學(xué)上網(wǎng)之后依舊打不開(kāi)官網(wǎng)文檔，當(dāng)時(shí)感覺(jué)我們?cè)獾搅思夹g(shù)封鎖...

docs下的md我還知道怎么看，但是還有一類(lèi)ipynb的文件，打開(kāi)一看全是類(lèi)似json的東西，一般我就直接關(guān)上了，以為是配置文件之類(lèi)的用于編譯文檔的，后來(lái)才想到干嘛不搜一下呢，一搜才想起這原來(lái)是notebook的格式，裝一個(gè)jupyter notebook就能看了，然后根據(jù) docs/site/en/guide/_toc.yaml，就可以知道文檔的閱讀順序，當(dāng)時(shí)興奮的覺(jué)得自己有了重大突破。

后來(lái)突然在想，這東西咋沒(méi)人研究呢，害我搗鼓半天（因?yàn)橹虚g研究了下怎么把文檔編譯出來(lái)，發(fā)現(xiàn)根本沒(méi)人提這茬），后來(lái)我突然想到干嘛不直接百度呢，百度一搜，焯，原來(lái)是官網(wǎng)文檔的地址變了，tensorflow.org是死活打不開(kāi)的，但是tensorflow.google.cn甚至直接就能打開(kāi)，流暢的一匹，感覺(jué)這波叫做聰明反被聰明誤，不知道為什么用他們自家搜索網(wǎng)站搜出來(lái)的都是老地址。

最后的最后我才好好讀了一下最開(kāi)頭的cc.md，發(fā)現(xiàn)自己凈瞎走彎路，實(shí)在是太蠢了。