TensorFlow自定义Op引用training_op_helpers.h遇非法依赖问题咨询

我来帮你理清这个问题的来龙去脉和可行的解决办法～

TensorFlow的tf_custom_op_library规则是专门为自定义操作设计的，核心目的是保证自定义操作的兼容性和独立性。core/kernels/training_op_helpers.h属于TensorFlow的内部私有头文件，这类文件是TensorFlow团队用于实现内部核心逻辑的，并没有对外公开承诺向后兼容性——也就是说，TensorFlow的版本更新随时可能修改、甚至删除这些内部函数的实现，完全不会考虑第三方自定义操作的适配需求。

如果允许自定义操作直接依赖这类内部代码，你的自定义操作就会和特定版本的TensorFlow深度绑定，后续TensorFlow一升级，你的代码大概率会直接崩溃。所以官方通过tf_custom_op_library的规则禁止这类依赖，本质上是在帮你规避版本兼容的大坑。

针对你的情况，有几个不同优先级的方案可以尝试：

• 提取内部逻辑到自定义代码中
  如果training_op_helpers.h里你需要的是一些通用的小逻辑（比如参数合法性检查、简单的数值计算辅助函数），可以直接把这些函数的实现代码复制到你自己的自定义操作源文件里。注意要遵守TensorFlow的Apache 2.0开源协议，保留原代码的版权声明。

• 替换为TensorFlow公开API
  先仔细排查一下TensorFlow的公开API（比如tf.nn、tf.train模块下的函数），看看有没有能实现同样功能的替代方案。公开API是官方承诺会保持向后兼容的，用这些API既安全又不会有依赖问题。

• 自定义Bazel规则（高风险，不推荐）
  如果确实必须依赖这个内部头文件，你可以放弃使用tf_custom_op_library，自己写一个普通的cc_library Bazel规则，手动链接TensorFlow的内部库。但要明确：这种做法完全不受官方支持，你的自定义操作会和当前TensorFlow版本强绑定，后续升级TensorFlow几乎肯定会出现编译或运行错误。

• 提交Feature Request
  如果你觉得这个内部函数的功能非常有价值，应该被公开，可以去TensorFlow的GitHub仓库提交一个Feature Request，请求官方把这个函数（或者类似功能）加入到公开API中。如果社区需求足够大，官方可能会考虑采纳。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jwl1993