基于TensorFlow Lite构建库时CMake静态与共享库内容差异求助

问题根因 #

静态库与共享库的链接逻辑存在本质差异：

• 共享库（.so）编译时，链接器会将所有依赖的静态库代码完整打包到最终生成的.so文件中，因此你的动态库自带完整TFLite逻辑，可独立运行
• 静态库（.a）本质是自身代码目标文件的归档包，默认不会合并依赖的其他静态库内容，仅会记录未解析的外部符号。你之前生成的500KB静态库仅包含你自己写的业务代码，没有整合TFLite的实现，因此使用时会提示符号缺失。

具体修改方案 #

方案一：合并静态库（无外部依赖，推荐） #

通过CMake添加自定义指令，将你的业务静态库与TFLite静态库合并为单个独立静态库，修改后的CMakeLists.txt调整如下：

1. 首先在add_subdirectory编译TFLite之前，强制指定编译静态版本的TFLite：

set(BUILD_SHARED_LIBS OFF CACHE BOOL "Build shared libraries" FORCE)

2. 保留你原本编译静态MY_LIB的配置，在target_include_directories之后添加合并静态库的自定义目标：

# 合并MY_LIB和tensorflow-lite静态库
add_custom_target(merged_my_lib ALL
    # 解压TFLite静态库的目标文件
    COMMAND ar -x $<TARGET_FILE:tensorflow-lite>
    # 解压你的业务静态库的目标文件
    COMMAND ar -x $<TARGET_FILE:MY_LIB>
    # 合并所有目标文件为新的静态库，覆盖原有MY_LIB.a
    COMMAND ar -qc $<TARGET_FILE:MY_LIB> *.o
    # 清理临时目标文件
    COMMAND rm -f *.o
    # 依赖两个静态库的生成结果
    DEPENDS MY_LIB tensorflow-lite
    WORKING_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}
)

编译后生成的MY_LIB.a就包含了全部业务代码+TFLite实现，无外部依赖。

方案二：保留依赖声明（适合允许用户自行提供TFLite的场景） #

如果可以接受使用方需要自行链接TFLite依赖，不需要完全无依赖，不需要修改现有静态库编译逻辑，仅需要在发布你的静态库时，告知使用方链接时需要额外链接tensorflow-lite以及dl库即可。

注意事项 #

• 上述合并静态库的ar命令仅适用于Linux、macOS平台，如果是Windows平台需要替换为lib.exe的对应合并指令
• 保留CMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE ON配置，避免后续你的静态库被用于链接生成共享库时出现地址相关错误
• 若需裁剪最终静态库体积，可在编译时添加-Os优化选项，同时开启TFLite的编译裁剪开关，移除不需要的算子实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者amw