Tensorflow工程实践(一): 编译Tensorflow动态链接库

之前学习Tensorflow的部分其实还有很多没有写完，那些慢慢更新，这里准备把tensorflow项目工程化的东西和学习tensorflow的内容一起更新。

一.windows下面编译和测试

Ⅰ.准备工作

我这里使用的系统是win10，首先把编译整个过程需要的工具列出来：

1. VS2017 (我这边是VS2017，其他的版本应该也差不多)

2. Swigwin (在我这里其可执行文件地址为 D:\Tools\swigwin-3.0.12/swig.exe)

3. python (我这边是python3.6,同时在环境变量中要找得到)

4. CMake，安装时注意选择将路径添加到环境变量。

5. git，用于在编译过程中从GitHub上下载依赖项。

6. Tensorflow源码 (这里我选择的是
   将GitHub上TensorFlow的r1.8分支,这是我写这篇博客的时候最新发行的版本)

这里先列出来之后要用到的几个路径：
- Python可执行文件地址为：D:\Tools\Anaconda3\python.exe
- Python库文件地址为：D:\Tools\Anaconda3\libs\python36.lib
- Swigwin可执行文件地址：D:\Tools\swigwin-3.0.12/swig.exe

我这里是把源代码下载到了D:\Tools 这个文件夹中，编辑文件tensorflow/tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt，其中我们需要修改两个地方。首先你可以找到类似下面这段代码的地方，把找到的修改为下面的这个样子。

if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH)
  include(CheckCXXCompilerFlag)
  CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-march=native" COMPI