如何将源码编译的Tensorflow链接到C++项目中

第一步：补全Tensorflow编译目标 #

你完成基础编译后，需要额外执行编译命令生成聚合的头文件与C++ API专用库：

# 生成所有C++ API所需头文件
bazel build //tensorflow:install_headers
# Linux平台编译C++动态库（架构和你项目保持一致）
bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so
# Windows平台编译C++动态库对应的命令
bazel build //tensorflow:tensorflow_cc.dll

编译完成后你会在bazel-bin/tensorflow目录下得到对应的库文件与聚合后的include目录。

第二步：配置C/C++附加包含目录 #

你之前添加的路径不全，需要新增以下路径到项目属性->C/C++->附加包含目录：

• Tensorflow源码根目录
• bazel-bin\tensorflow\include（上一步install_headers生成的聚合头文件目录）
• bazel-tensorflow\external\eigen_archive
• bazel-tensorflow\external\protobuf_archive\src
• bazel-tensorflow\external\com_google_absl
• bazel-tensorflow\external\nsync\public
  如果后续仍有头文件找不到的报错，直接搜索报错提示的头文件在bazel-tensorflow\external下的存放路径，将上层目录添加到包含列表即可。

第三步：配置链接器参数 #

你当前只配置了头文件路径，未配置链接相关参数，这是报错的核心原因：

1. 打开项目属性->链接器->常规->附加库目录，添加bazel-bin\tensorflow路径
2. 打开项目属性->链接器->输入->附加依赖项，添加对应库文件：
   • Windows动态库版本：添加tensorflow_cc.lib、tensorflow_framework.lib
   • Linux动态库版本：添加libtensorflow_cc.so、libtensorflow_framework.so
   • 静态编译版本根据你编译生成的静态库名称添加即可

第四步：运行时配置 #

如果使用动态库版本，需要将编译生成的libtensorflow_cc.dll、libtensorflow_framework.dll（Windows）或者对应的so文件（Linux）放到项目输出目录，或者添加到系统PATH环境变量中，避免运行时找不到库的报错。

常见问题排查 #

• 确认Tensorflow编译时选择的架构（x86/x64）、运行库版本（MD/MT）和你的C++项目完全一致，否则会出现符号不匹配的链接错误
• 如果你编译的是带CUDA支持的Tensorflow，需要确保你的项目也配置了对应版本的CUDA包含目录与库路径

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yousef Hesham