windows编译TensorFlowServing

海棠花不香

已于 2024-01-17 19:03:45 修改

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分类专栏： c++ 深度学习文章标签： windows 人工智能

于 2024-01-17 19:02:55 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qunsorber/article/details/135658092

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本文详细描述了如何在Windows系统上按照Linux编译流程，安装Bazel、VisualStudio、Python等工具，配置环境变量，下载和修改TensorFlowServing源码，解决依赖库问题，以及编译和运行TensorFlowServing的步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

概述

整个编译打包过程的总体思路，是参照在linux下的编译流程，配置环境，执行编译命令，根据编译器/链接器反馈的错误，修改相应的源码或者相关库文件的存放路径，编译出windows平台下静态库和二进制执行文件。

TIP:在碰到很多编译错误的时候，适当避开某些不好解决的第三方依赖库(libevent,gflag,glog)，把流程走通，再回头解决外部依赖库的问题。

在这里插入图片描述

windows编译tensorflow serving流程图

Windows编译环境搭建

说明：本教程中部分路径的展示沿用了linux教程中正斜杠的用法，未予修改。凡是非linux沿用命令及输出信息中的路径，均采用windows平台下的反斜杠。两种分隔方式除特别说明，在windows平台下可以混用。

安装`Bazel`

下载bazel的windows的安装包，版本要求>=3.7.2。在页面中找到 bazel-<version>-windows-x86_64.exe，如bazel-3.7.2-windows-x86_64.exe改名为bazel.exe，并将该文件所在目录放到%PATH%目录，打开命令行窗口，可以搜索到bazel即可。

D:\TFServing\serving>bazel --version
bazel 3.7.2

安装Visual Studio 2019

进入visual studio 2019安装包下载界面，选择社区版，按提示安装即可。可参考安装教程。

安装Python及附属包

选择python3.9，进入下载界面，找到对应版本，参考教程。在安装时将pip一起安装，后需用pip安装其他工具包比如numpy等。

其他工具

这里主要是git,msys2,patch,git的安装方式可参考教程。

msys2是在windows上模拟linux环境，安装后可以在window上执行linux上的程序。安装教程可参考资料。

 pacman -Syu
 pacman -Su
 pacman -S patch unzip

配置环境变量

将上面安装的所有工具的二进制包添加到环境变量：

在系统变量中添加变量名BAZEL_SH，BAZEL_VC，BAZEL_VS，并设置相应的路径。

D:\msys64\usr\bin\bash.exe 									#BAZEL_SH
D:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC 	#BAZEL_VC
D:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2019\Community  	#BAZEL_VS

%PATH%中需添加：

D:\Bazel 						#bazel.exe所在目录
D:\ProgramData\Python\Python39 	#python39.exe所在目录
D:\msys64\usr\bin				#msys2中安装的软件所在目录

下载源码

下载tensorflow serving的源码：

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

通过分析依赖层级结构，获取所有依赖库源码：

bazel fetch --experimental_repo_remote_exec tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server

注意：fetch可以通过分析依赖层级关系，下载对应的工程文件，可通过--repository_cache d:\BazelCache 选项，指定目录存放所有下载的源码文件，也可参考下一节中的bazel配置文件修改存放位置。如遇到下载不成功，重复执行即可。直到显示

D:\TFServing\serving>bazel fetch --experimental_repo_remote_exec tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server
Starting local Bazel server and connecting to it...
DEBUG: D:/bazelcache/z4avbakx/external/org_tensorflow/third_party/repo.bzl:109:14:
Warning: skipping import of repository 'icu' because it already exists.
INFO: All external dependencies fetched successfully.
Loading: 301 packages loaded

表示全部工程文件下载完毕。