tensorflow FAQ

ancientcc

一、编译
不管哪个平台，编译tensorflow需要两部分文件，一部分从直接下载的源码包中就能得到，另一部分需要用工具预先生成或下载。预生成工具是protoc，protoc根据*.proto生成*.pb.cc、*.pb.h。预下载文件是tensorflow依赖的库，包括eigen、gemmlowp。

执行一遍官方提供的编译流程可以得到第二部分文件。建议编译iOS版，流程参考(https://github.com/tensorflow/te ... ow/contrib/makefile)中的iOS部分。以下摘自那里的几个主要命令。

1. xcode-select --install
   
2. brew install automake
   
3. brew install libtool
   
4. tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh

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build_all_ios.sh会同时编译5种架构，ARMV7、ARMV7S、ARM64、I386、X86_64。只是为得到以上的第二种文件，只要生成一种架构就可以了。以下是文件生成在的目录。

• protoc生成*.pb.cc、*.pb.h。它们被生成在两个目录：<tensorflow>/contrib/makefile/gen/proto、<tensorflow>/contrib/makefile/gen/proto_text。Rose把它们改放在<tensorflow>/core。
• eigen。<tensorflow>/contrib/makefile/downloads/eigen。Rose把它放在相同目录。
• gemmlowp。<tensorflow>/contrib/makefile/downloads/gemmlowp。（注：当前没用这项目）
  

二、修改源码
为让支持Windows下的32位。

1. <tensorflow>/core/common_runtime/bfc_allocator.h
   
2. #elif defined(PLATFORM_WINDOWS)
   
3. ====>
   
4. #elif defined(PLATFORM_WINDOWS) && defined(_WIN64)

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让DeviceAttributes& DeviceBase::attributes()存在返回值。

1. <tensorflow>/core/framework/device_base.cc
   
2. 增加
   
3. static const DeviceAttributes attributes;
   
4. return attributes;

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三、预定义宏

• USE_GEMM_FOR_CONV
  是否要用GEMM(General matrix multiply)实现“Conv2D”运算。这个能较大提升运算效率，因而能用的就要用。对iOS，Accelerate.framework实现了gemm（cblas_sgemm），不再须要外部依赖，因而默认要定义该宏。
• TF_LEAN_BINARY
  

四、Session create failed - Not found: No session factory registered for the given session options: {target: "" config: } Registered factories are {}.
执行下面代码后，报上面错误。

1. tensorflow::SessionOptions options;
   
2. tensorflow::Session* session_pointer = nullptr;
   
3. tensorflow::Status session_status = tensorflow::NewSession(options, &session_pointer);

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创建会话（NewSession）时需要session_factories，问题出在此时就没有factories？——如果按正确逻，这时是应该有factories。

1. class DirectSessionRegistrar {
   
2. public:
   
3.         DirectSessionRegistrar() {
   
4.                 SessionFactory::Register("DIRECT_SESSION", new DirectSessionFactory());
   
5.         }
   
6. };
   
7. static DirectSessionRegistrar registrar;

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registrar是个全局变量，但让我奇怪的是，在windows、ios，这个变量没被初始化。

问题的原因是在链接静态库时，链接器会检查静态库的变量和函数是否被使用，没有使用的不会链接。更多详细内容及解决办法参考“用Rose构建需要TensorFlow的跨平台app”。

五、生成ops_to_register.h

1. bazel build tensorflow/python/tools:print_selective_registration_header
   
2. bazel-bin/tensorflow/python/tools/print_selective_registration_header \
   
3.    --graphs=path/to/graph.pb > ops_to_register.h

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第二条语句执行print_selective_registration_header.py，graphs参数指示要计算的ops的*.pb(proto: GraphDef)，像tensorflow_inception_graph.pb，然后把结果放在一个叫ops_to_register.h的头文件。——我运行这命令时报下面错误。

1. File "/Users/ancientcc/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/python/tools/print_selective_registration_header.runfiles/org_tensorflow/tensorflow/python/platform/test.py", line 60, in <module>
   
2. import mock                # pylint: disable=g-import-not-at-top,unused-import
   
3. ImportError: No module named mock

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我解决这问题的方法修改test.py，注释掉导入mock。即把以下59,60,61,62语句注释掉。