如何解决OSX系统下TensorFlow Protobuf编译错误？

嘿，我之前在同款环境里编译TensorFlow时也踩过Protobuf的坑，给你几个亲测有效的解决方向：

• 严格匹配Protobuf版本：TensorFlow对Protobuf的版本依赖特别苛刻，先去你检出的TensorFlow分支根目录下找requirements.txt，里面会明确标注需要的protobuf版本号。先卸载虚拟环境里的现有版本：

  pip uninstall protobuf -y
  

  再安装对应版本：

  pip install protobuf==指定版本号
  

  比如我当时编译TensorFlow 1.13.x时，要求的是protobuf 3.6.1，你得对应自己的分支调整。

• 清理编译缓存并重新配置：残留的编译缓存很容易引发版本冲突，先彻底清理干净：

  bazel clean --expunge
  

  然后重新运行配置脚本：

  ./configure
  

  配置过程中注意关于Protobuf路径的提问，一定要选择使用虚拟环境内的版本，别用系统自带的。

• 规避系统级Protobuf干扰：OSX 10.11默认自带的Protobuf版本普遍偏旧，编译时可能会优先调用系统版本。先检查当前protoc的路径：

  which protoc
  

  如果输出是/usr/bin/protoc（系统路径），就把虚拟环境的bin目录放到PATH最前面：

  export PATH=~/你的虚拟环境路径/bin:$PATH
  

  之后再重新执行编译命令。

• 确保Xcode工具链兼容：OSX 10.11.5对应的Xcode推荐用7.3.1版本，Command Line Tools也要匹配。可以通过以下命令安装对应工具：

  xcode-select --install
  

  如果已经安装，在Xcode偏好设置的「Locations」里确认Command Line Tools选的是匹配版本。

• 拉全TensorFlow子模块：如果克隆仓库时没拉取子模块，Protobuf的源码可能缺失，执行以下命令补全所有依赖：

  git submodule update --init --recursive
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者George Profenza