如何使用bazel和其他包含目录构建tenssorflow操作

Question

我有tensorflow二进制文件（已编译）我已添加到tensorflow源：tensorflow\core\user_ops\icp_op_kernel.cc - 包含：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/vid2depth/ops/icp_op_kernel.cc tensorflow\core\user_ops\BUILD - 包含：

load("//tensorflow:tensorflow.bzl", "tf_custom_op_library")

tf_custom_op_library(
    name = "icp_op_kernel.so",
    srcs = ["icp_op_kernel.cc"],
)

我正在努力建立：

bazel build --config opt //tensorflow/core/user_ops:icp_op_kernel.so

我得到：

tensorflow/core/user_ops/icp_op_kernel.cc(16): fatal error C1083: Cannot open include file: 'pcl/point_types.h': No such file or directory

因为bazel不知道pcl包含文件的位置。我已经安装了pcl，include目录位于：

C:\Program Files\PCL 1.6.0\include\pcl-1.6

我怎么告诉bazel还包括这个目录？

另外我可能需要在链接中添加C:\Program Files\PCL 1.6.0\lib，我该怎么做？

Answer 1

如果失败，你不需要bazel来构建操作。

我已经在CPU和GPU中实现了自定义操作，基本上遵循两个Tensorflow教程。

对于CPU操作，请按照Build the op library上的Tensorflow教程进行操作：

TF_CFLAGS=( $(python -c 'import tensorflow as tf; print(" ".join(tf.sysconfig.get_compile_flags()))') )
TF_LFLAGS=( $(python -c 'import tensorflow as tf; print(" ".join(tf.sysconfig.get_link_flags()))') )
g++ -std=c++11 -shared zero_out.cc -o zero_out.so -fPIC ${TF_CFLAGS[@]} ${TF_LFLAGS[@]} -O2

关于gcc版本>=5的注意事项：gcc从版本5开始使用新的C++ ABI.TensorFlow网站上提供的二进制pip包是使用旧的ABI构建的gcc4。如果使用gcc>=5编译op库，请将-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0添加到命令行以使库与旧的abi兼容。

对于GPU操作，请查看Tensorflow adding GPU op support上当前的官方GPU操作构建说明

nvcc -std=c++11 -c -o cuda_op_kernel.cu.o cuda_op_kernel.cu.cc \
  ${TF_CFLAGS[@]} -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC

g++ -std=c++11 -shared -o cuda_op_kernel.so cuda_op_kernel.cc \
  cuda_op_kernel.cu.o ${TF_CFLAGS[@]} -fPIC -lcudart ${TF_LFLAGS[@]}

如上所述，请注意，如果您的CUDA库未安装在/usr/local/lib64中，则需要在上面的第二个（g ++）命令中明确指定路径。例如，如果您的CUDA安装在-L /usr/local/cuda-8.0/lib64/中，请添加/usr/local/cuda-8.0。

此外，请注意，在某些Linux设置中，需要使用nvcc编译步骤的其他选项。将-D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED添加到nvcc命令行以避免来自mwaitxintrin.h的错误。