1.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

       在Mac环境下编译TensorFlow C++源码，广告源告源需要完成以下步骤，码广以避免可能的代码编译问题，确保顺利构建。广告源告源

       首先，码广确认系统环境满足要求。代码openjdk查看源码需有Xcode和Command Line Tools，广告源告源JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的码广Java环境，以及Bazel工具，代码TensorFlow依赖此工具进行编译。广告源告源特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，码广如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。代码

       接下里，广告源告源mybaits源码查询安装依赖，码广包括JDK和Bazel。代码JDK安装时需检查电脑中是否已安装，并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel，通过命令行接受协议，netcore源码还原并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下，同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。

       安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码，确保checkout至r1.分支。开源钱包源码调整域名映射以提升`git clone`速度。

       进行编译选项配置，通常在TensorFlow文件夹内运行命令，根据提示选择默认选项。

       开始编译TensorFlow，此过程可能需要较长时间，dts输入源码完成后，应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。

       若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误，这通常与创建软连接有关，无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库，如Eigen3，可参考相关指南。

       编译完成后，可对C++接口进行测试，验证编译过程的正确性。通常情况下，Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。

       最后，编译TFLite，生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项，以完成TFLite的构建。

       总结而言，Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建，需要遵循上述步骤，并确保环境与工具版本的兼容性，以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似，但具体细节可能有所不同。