你的资源里虽然提供了SO文件，但是编译生成的头文件没有提供，还是不能直接用

Question

Linux环境下编译TensorFlow C++ API和测试方法总结（完美版）请问您这篇文章生成的CPP版库文件能发给我吗？我编译过程中一直断线显示包找不到，是时间太久有的包不在提供了吗？我的邮箱：[e-mail]。谢谢啦。

你的资源里虽然提供了SO文件，但是编译生成的头文件没有提供，还是不能直接用

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

回答： 在Linux环境下编译TensorFlow C++ API并进行测试，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保系统中已经安装了TensorFlow，可以使用pip命令进行安装：

pip install tensorflow

1. 下载TensorFlow的源代码，并解压到本地目录。
2. 进入TensorFlow源代码目录，执行配置命令，生成Makefile：

./configure

1. 使用bazel工具编译TensorFlow C++ API的库文件，可以按照以下命令进行操作：

bazel build -c opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so

1. 编译完成后，在bazel-bin/tensorflow目录下会生成libtensorflow_cc.so文件，这就是编译生成的库文件。
2. 对于头文件的使用，需要手动将TensorFlow源代码目录中的tensorflow文件夹复制到系统的/usr/local/include目录下，包含头文件。
3. 进行C++代码的编写和测试，可以使用以下示例代码：

#include <iostream>
#include <tensorflow/c/c_api.h>
int main() {
    TF_Graph* graph = TF_NewGraph();
    TF_Status* status = TF_NewStatus();
    
    // 进行TensorFlow相关操作
    
    TF_DeleteGraph(graph);
    TF_DeleteStatus(status);
    
    return 0;
}

1. 最后，可以使用g++编译C++代码，链接生成的库文件进行测试：

g++ test.cpp -ltensorflow_cc -o test

至此，你可以在Linux环境下成功编译TensorFlow C++ API，并进行测试。关于生成的CPP版库文件，可以直接使用上述步骤生成，无需单独提供。如果在编译过程中出现包找不到的问题，可能是网络问题或者依赖库版本更新导致，可以尝试更新依赖库或者查找替代方案解决。