tensroflow 76 win10 bazel 编译tensorflow1.11.0

01 tf1.11.0编译

今天更新了一下tf代码，直接使用cmake gpu版本没编译通过。于是尝试了一下官网的bazel编译方式。

准备环境：
win10 x64 教育版， 32GB内存，intel i7cpu。
已经安装vs2015 update3 和vs2017 update最新。
python2.7.15/python3.6.6/python3.7.0。默认python3.6.6.
已经建立vpn。
参考官网说明:https://www.tensorflow.org/install/source_windows

01.01 更新python依赖

pip3 install six numpy wheel
pip3 install keras_applications==1.0.5 --no-deps
pip3 install keras_preprocessing==1.0.3 --no-deps

01.02 下载windows版本的bazel。
https://docs.bazel.build/versions/master/install-windows.html
https://github.com/bazelbuild/bazel/releases
下载最新版本:https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.17.2/bazel-0.17.2-windows-x86_64.exe
下载后，把bazel-0.17.2-windows-x86_64.exe改名到c:\bazel\bazel.exe
并在PATH环境变量中添加c:\bazel。
01.03 安装
https://www.msys2.org/
下载最新版本，安装到c盘跟目录。http://repo.msys2.org/distrib/x86_64/msys2-x86_64-20180531.exe
并把C:\msys64\usr\bin加入到系统PATH环境变量中。
安装后，命令行运行如下命令，更新msys64系统。

pacman -S git patch unzip

01.04 安装vs。已经安装vs2015 update3和vs2017 并更新到最新。
要关注一下官网的说明。TensorFlow默认使用的是vs2015 update3.

Note: TensorFlow is tested against the Visual Studio 2015 Update 3.

01.05 安装GPU支持，注意windows的支持，官网默认使用的duda9.0.
https://www.tensorflow.org/install/gpu

01.06 下载tensorflow代码，并切换到指定稳定分支。

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout -b b1.11.0-rc2 v1.11.0-rc2

01.07 编译配置

python ./configure.py

运行这个根据提示设置就可以。如果一路回车，编译cpu版本。
关注一下官网的说明:

Note: Starting with TensorFlow 1.6, binaries use AVX instructions which may not run on older CPUs.

01.08 编译cpu版本

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

01.09 编译gpu版本

bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

01.10 生成安装包

bazel-bin\tensorflow\tools\pip_package\build_pip_package ./tensorflow_pkg

最后，会在当前目录下生成
./tensorflow_pkg/tensorflow-1.11.0rc2-cp36-cp36m-win_amd64.whl

01.11 安装自己编译的tensorflow cpu版本。

pip3 install tensorflow_pkg\tensorflow-1.11.0rc2-cp36-cp36m-win_amd64.whl

因为这个包里没有tensorboard，所以还是会自动从网上下载最新的tensorboard、astor、grpcio、protobuf、Keras、scipy等等依赖。