TensorFlow 1.15.X源码编译报错：找不到@highwayhash//包

开发者阿泽

2026-5-8

解决TensorFlow 1.15编译时@highwayhash//包找不到的问题

这个问题本质是TensorFlow 1.15的依赖管理中，highwayhash库的仓库声明缺失或拉取失败导致的，下面是具体的解决步骤：

步骤1：检查并修复WORKSPACE文件中的highwayhash依赖声明
打开TensorFlow源码根目录下的WORKSPACE文件，在第三方依赖声明的区域（比如和io_rules_docker、grpc等依赖相近的位置）添加以下内容：
```
http_archive(
    name = "highwayhash",
    urls = [
        "https://github.com/google/highwayhash/archive/refs/tags/v0.1.2.tar.gz",
    ],
    sha256 = "d4b85858f97e428996fc4610a62095dd439b3654b75b390c08f7f13a2f4f3251",
    strip_prefix = "highwayhash-0.1.2",
)
```
如果文件中已经存在highwayhash的声明，检查urls、sha256和strip_prefix是否匹配上述内容——旧的声明可能因为版本不对或校验码错误导致拉取失败。
步骤2：手动拉取highwayhash依赖（可选，若步骤1无效）
如果修改WORKSPACE后仍然报错，可能是网络问题导致bazel无法自动拉取依赖，可以先手动执行fetch命令：
```
bazel fetch @highwayhash//...
```
如果fetch失败，你可以手动下载highwayhash v0.1.2的压缩包，解压后在编译时通过--override_repository参数指定本地路径：
```
bazel --output_base=/media/odroid/.../CacheFolder build --config=opt --config=monolithic --config=noaws --jobs 1 --define=grpc_no_ares=true --local_resources 1536,0.5,1.0 --override_repository=highwayhash=/path/to/your/local/highwayhash tensorflow:libtensorflow_cc.so --discard_analysis_cache
```
把/path/to/your/local/highwayhash替换成你实际解压后的highwayhash目录路径。
额外提示
因为你是在Odroid-XU4的ARM架构上编译，确认highwayhash的源码对ARM的支持没问题——实际上highwayhash官方是支持ARM平台的，所以重点还是依赖的正确引入。