TensorFlow 1.5调试用未优化构建编译失败及内联优化咨询

一、调试版本编译失败的排查思路 #

我结合实际构建TF1.5的经验，给你梳理几个靠谱的排查方向：

• 核对依赖版本是否匹配：TF1.5对依赖版本卡得很严，比如Bazel必须用0.10.0左右的版本（高版本兼容性会出问题），GCC得是4.8到6.x之间的版本（7.x及以上会触发语法类编译错误）。如果是GPU版本，CUDA要对应9.0、cuDNN要7.0，版本不对直接会导致编译失败。你可以用bazel version、gcc --version快速核对这些核心依赖。
• 检查调试构建的配置逻辑：调试构建时，./configure步骤里的选项要和环境匹配，比如GPU/CPU选项别选错，调试相关的开关要打开。另外，Bazel构建时如果用了--compilation_mode=dbg，别同时加opt类的优化标志，两者冲突也会引发失败。
• 深挖编译错误日志找根源：Bazel编译失败会输出详细日志，别只看最后一行的错误提示，往上翻找具体错误类型——比如是头文件缺失（说明依赖库没装全）、链接错误（可能是配置时漏了库路径），还是语法报错（大概率是编译器版本过高）。
• 清理缓存重新构建：有时候Bazel的缓存会残留旧配置，导致莫名报错。执行bazel clean --expunge清空所有缓存，然后重新跑./configure和构建命令，很多时候问题就能解决。

二、仅启用函数内联且关闭其他优化的配置方法 #

要实现“让函数正确内联折叠，但不启用其他任何优化”，核心是通过Bazel传递特定的编译器标志，绕开默认的调试/优化模式：

• 编译器层面的标志设置：
  • 若使用GCC：用-O0关闭所有默认优化，再加上-finline-functions强制编译器内联合适的函数（因为-O0模式下默认不做内联，必须显式添加这个标志）。
  • 若使用Clang：逻辑一致，用-O0 -finline-functions或者-O0 -enable-inline-functions即可。
• Bazel构建时传递标志：由于TF同时包含C和C++代码，要给两类代码都传递编译选项。比如完整的构建命令可以写成：

  bazel build --compilation_mode=dbg --copt="-O0 -finline-functions" --cxxopt="-O0 -finline-functions" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  

  这里--compilation_mode=dbg保证保留基础调试信息，--copt和--cxxopt则覆盖编译优化规则，只保留内联逻辑。
• 额外提醒：TF内部有TF_INLINE宏控制内联，但只要你传递了上述编译器标志，就能强制覆盖宏的设置，确保函数能被正确内联。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dmitry Mikushin