GCC加-O2编译TensorFlow C++代码出现未定义引用错误如何解决

该报错是编译ABI不匹配导致的：你自行编译的TensorFlow 2.5库编译时的优化选项、C++标准库ABI参数、依赖的absl库版本，和你当前编译业务代码使用的参数不一致。-O2优化会开启更严格的符号匹配规则，所以优化模式下才会暴露符号缺失问题，非优化模式下内联逻辑或弱符号兼容绕过了该检查。

方案1：调整业务代码写法绕开冲突 #

直接修改张量构造逻辑，避免触发依赖absl::Span参数的TensorShape构造重载，无需改编译参数，改代码即可生效：

// 替换原有写法
// Tensor my_tensor(DT_DOUBLE, TensorShape({2, 4}));
TensorShape shape;
shape.AddDim(2);
shape.AddDim(4);
Tensor my_tensor(DT_DOUBLE, shape);

方案2：统一编译参数从根源解决 #

• 编译你的业务代码时，添加和TensorFlow 2.5编译时完全一致的编译选项，重点核对两个参数：
  • 确保-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI的取值和TensorFlow编译时的配置一致，你可以在TensorFlow编译目录下的.bazelrc文件中查询该参数的取值，常用值为0或1
  • 确保业务代码依赖的absl库版本和TensorFlow 2.5编译时内置的absl版本完全一致，不要单独链接其他版本的absl库
• 如果上述操作无效，可重新编译TensorFlow 2.5库，编译时添加--copt=-O2参数，让TensorFlow本身也使用O2优化编译，再用新编译的库文件替换现有库后重新编译业务代码即可。

方案3：临时兼容方案（仅调试用，不建议生产环境使用） #

在触发报错的代码文件头部添加弱符号声明，让编译器跳过该符号的强校验：

namespace tensorflow {
template class __attribute__((weak)) TensorShapeBase<TensorShape>::TensorShapeBase(absl::Span<long const>);
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者photon1981