优秀的参考文献：link
感谢作者！！！
写之前总结下我遇到的坑，一把辛酸泪！！
大坑1：
我查看了我的/usr/local/include…那个路径下有tensor_shape.h这个函数的，这个错误有人说是tensorflow_cc.so找不到link，有的人说link既然编译了tensorflow就顺便编译whl，然后卸载本身用pip install安装的tensorflow，这种办法我试了，还是报错undefined balabala一堆，我最终的解决方案是：linker时加上-fuse-ld=gold，我最后使用的这行语句是这样的：g++ -std=c++11 -fuse-ld=gold …
大坑2：
./third_party/eigen3/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor:1:42: fatal error: unsupported/Eigen/CXX11/Tensor: No such file or directory
这个原因大概率是Eigen没安装好或者没找到，我是因为没找到
大坑3：
This file was generated by an older version of protoc
这个报错原因是，tensorflow和protocbuf的版本不匹配！！一定要安装正确版本的protocbuf，我有种感觉这个protocbuf和tensorflow版本是对应好的，因为我安装3.6.1失败了，只有3.6.0安装成功了！！
坑4：
abseil库报错，link这个解决了问题，但是我后来重新配置了就没再报这个错误，我不知道是因为解决了其他错误顺道这个错误就没了，还是因为这个库所在的目录被我加入到搜索库中的原因，后来就没再报这个错误，先记录下！
还有的给忘了，主要时间花在这些上面了！！！
环境：
ubuntu16.04
python3.5
protocbuf 3.6.0
bazel 0.15.0
NCCL: 2.2.13
tensorflow-gpu=1.12
Eigen的版本：3.3.90
- 安装bazel
下载Bazel官网：
https://github.com/bazelbuild/bazel/releases
安装
./bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh
- 安装protocbuf
我之前安装的版本是3.6.1然后报版本不匹配的错误！后来我才发现版本信息在源码里已经给出来了，按照给出来的版本信息装就好了！版本信息在源码tensorflow下的./tensorflow/workspace.bzl，编译tensorflow和c++主要用到的就是Eigen，protocbuf，bazel，记好这几个库的版本信息就好了！我在这个文件里找到了我要用的版本！
官网：
https://github.com/google/protobuf/releases
我下载的版本3.6.0
cd prtobuf-3.6.0
./configure
sudo make -j8
make check -j8
sudo make install
sudo ldconfig
查看版本信息：protoc --version
(这个过程还蛮久的！)
查看本机安装的protobuf版本的方法：
1. pip show protobuf
2. protoc --version
这边我要附一个卸载protocbuf的方法：
sudo apt-get remove libprotobuf-dev
which protoc
这样删除我发现并没有删干净
sudo rm /usr/local/bin/protoc //执行文件
sudo rm -rf /usr/local/include/google //头文件
sudo rm -rf /usr/local/lib/libproto* //库文件
这种办法才可以删的干净！！
- 安装Eigen，这个是c++的矩阵运行库
官网：
https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/releases
我的版本3.3.90
tar -zxvf eigen-3.3.90.tar.gz
cd eigen-3.3.90/
mkdir build
cd build
cmake ..
sudo make
sudo make install
sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include
安装好了可以网上搜个小程序测试下有没有安装成功，感谢这个大佬帮我解答了为什么最后要复制到include库里，附链接link
sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include
4. 安装NCCL
官网：
https://developer.nvidia.com/nccl
我下载的2.2.13(给我眼睛都找瞎了才找到)
sudo dpkg -i nccl-repo-ubuntu1604-2.2.13-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install libnccl2 libnccl-dev
sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnccl.so.2 /usr/local/cuda/lib
sudo cp /usr/include/nccl.h /usr/local/cuda/include/
- 编译tensorflow
我下的是源码1.12版本
官网:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tags
tips:
这里也可以用git方法，然后切换分支，但是我更喜欢源码安装，就没选那种方法
./configure
这个过程我只记得一些没选默认的：
1. 我的ubuntu上有python3.5，python3.6，我想安装在3.5下，我就指定了安装目录:/usr/bin/python3.5
2. cuda那个我选了Y，因为我要用cuda，其他的都是默认或者n
下面就是编译了
正常人都是这么编译的：
bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so // 无显卡，cpu版本
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so // 有显卡
我看到人家说要加个参数，不然c++ imread()读图容易出问题，但是我搜了很久都没搜到人家混合一起的命令，可我还是加了，我的命令是这样的
bazel build --config=monolithic --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so
这个过程差不多20多分钟吧，看到successful就是成功了，我编译了好几次，这边都没出过错！
后面我要pip install .whl所以这边我又编译了whl
bazel build --config=noaws //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --verbose_failures --copt=-funsafe-math-optimizations --copt=-march=armv8-a --copt=-mtune=cortex-a53
到了这里人家博客都会说执行这个脚本./tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh下载需要的东西，我死活没成功！好在我后来发现这些库都可以自己下载！
不过在这边我又进行了一个操作，因为总是报错
/usr/local/include/tf/tensorflow/core/public/session.h:22:60: fatal error: tensorflow/core/framework/device_attributes.pb.h: No such file or directory
我一看这个文件device_attributes.pb.h在bazel-genfiles/tensorflow/core/framework下面有的啊！后来又报了一些错，我在bazel-genfiles/tensorflow/cc/ops下找到了，然后我把"tensorflow/bazel-genfiles/tensorflow/"中的cc和core文件夹中的内容覆盖掉了tensorflow/tensorflow/文件，敲的时候手都在抖！！！但是后来没报错了，哈哈哈哈哈！！！
然后就是建文件夹，挪文件
sudo mkdir /usr/local/include/tf
sudo cp -r bazel-genfiles/ /usr/local/include/tf/
sudo cp -r tensorflow /usr/local/include/tf/
sudo cp -r third_party /usr/local/include/tf/
sudo cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/
sudo cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_framework.so /usr/local/lib
我测试环境是用的这个项目link
这里我将库路径加入搜索目录，就是将库目录加在文件/etc/ld.so.conf的后面
然后ldconfig
ldconfig -v出现刚刚加进去的路径，要是报错说ibtensorflow_cc.so:No such file or directory，就是上面挪文件没挪对，检查上面挪文件那部分了，直到gcc -ltensorflow_cc --verbose不报那种找不到什么tensorflow_cc.so的错误就成功了！
我跟我参考的链接有点不一样就是这边我的脚本是这样的：
SOURCE_DIR =./src
BIN_DIR = ./bin
CPP = g++ -std=c++11 -fuse-ld=gold
LDFLAGS = -g -Wall -D_DEBUG -Wshadow -Wno-sign-compare -w
LDLIBS = -L/usr/local/lib/
INCLUDES = -I/usr/local/include/tf -I/usr/local/include/eigen3
ACTUAL_LIBS = `pkg-config --cflags --libs protobuf` -ltensorflow_cc -ltensorflow_framework
INPUT_FILE = $(SOURCE_DIR)/main.cpp $(SOURCE_DIR)/ann_model_loader.cpp
OBJET_FILE = $(BIN_DIR)/tfcpp_demo
tfcpp_demo:
$(CPP) -o $(OBJET_FILE) $(INCLUDES) $(LDFLAGS) $(LDLIBS) $(ACTUAL_LIBS) $(INPUT_FILE)
make之后就sh run.sh执行，可以输出结果，至此就弄好了！！！
这里我ubuntu默认的gcc版本是4.8，但是我看到官网上说ubuntu16.04需要的gcc版本是4.8，我又折腾了一波，切换gcc版本，参考链接link注意了别人合在一起，一条命令解决了，但是我只能分开才可以
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8
下面是我的：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 101
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 101
g++也是一样的操作！！
这里还要附一个小插曲，因为我一直make报错，就是上面那个undefined错误，我检查了我其他的都没问题，跟人家不一样的就是编译tensorflow_cc.so时的命令，可是并没有报错，我就不想重新编译！然后我看到人家在ubuntu里cmake成成功，我就想着我现在也没弄好，还不如试试看，就看到了这个博客link,这人也很幸福，运行这个脚本是成功的./download_dependencies.sh，羡慕脸！！他的前面部分跟我是一样的，我就没管，我是接着那部分开始的，就是
接着在文件夹中建立一个CMakeList.txt文件，在文件中写入 这部分开始
新建CMakeLists.txt文件
我把我tensorflow1.12的源码拷贝到了main.cpp文件下，现在这个路径下有这些文件：
cmake_minimum_required(VERSION 3.11)
project(cpptensorflow)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
link_directories(/home/ubuntu/tensorflow-1.12.0/bazel-bin/tensorflow)
include_directories(
/home/ubuntu/tensorflow-tutorial/cpp/src/tensorflow-1.12.0
/home/ubuntu/tensorflow-tutorial/cpp/src/tensorflow-1.12.0/bazel-genfiles
/home/ubuntu/tensorflow-tutorial/cpp/src/tensorflow-1.12.0/bazel-bin/tensorflow
/usr/local/include/eigen3
)
add_executable(cpptensorflow main.cpp ann_model_loader.h model_loader_base.h ann_model_loader.cpp)
target_link_libraries(cpptensorflow tensorflow_cc tensorflow_framework)
这边也发生了点事，我的cmake版本是3.6，告诉我版本低，需要重新下载高版本的，我就看到了这个链接link这个人肯定是个大神，一点废话都没有，言简意赅，安装成功！！这个大神真是牛气啊！！！反手就是一个关注，期待大神多多更新，让我多学习学习！！！！
然后就是编译项目了
mkdir build
cd build
cmake ..
make
接着运行
./cpptensorflow /home/ubuntu/tensorflow-tutorial/cpp/model/nn_model_frozen.pb
到此就成功了，那也说明我的tensorflow_cc.so文件编译的没有问题，然后开始找undefined的原因，后来发现g++编译linker时加上-fuse-ld=gold就好了，成功输出想要的结果！！
这下是真的成功了！
当然我自己的项目也配置成功了，写出来是用别人的项目记录自己的bug和一些心得！！
