使用tensorflow作为存储库构建基于tensorflow的android应用程序

这就像是一个来自中国的后续问题。我想将android示例项目与tensorflow git repo分开，并能够使用tensorflow作为依赖项单独构建它。这是我的文件夹结构

my_project
|-- WORKSPACE
|-- android
|   |-- BUILD
|   `-- ...
|-- tensorflow
|   |-- tensorflow
|   |   |   |-- workspace.bzl
|   |   |   |-- tensorflow.bzl
|   |   |   `-- ...
|   |-- WORKSPACE
|   |-- BUILD
.    `-- ...

其中android应用程序只是一个副本。 根工作区文件包含以下内容：

workspace(name = "my_android_app")

local_repository(
     name = "org_tensorflow",
     path = "tensorflow", # Relative path to the tensorflow workspace
 )

load('//android:workspace.bzl', 'android_workspace')
android_workspace()

 # Specify the minimum required bazel version.
load("@org_tensorflow//tensorflow:tensorflow.bzl", "check_version")
check_version("0.3.1")

android/workspace.bzl看起来像这样

load('@org_tensorflow//tensorflow:workspace.bzl', 'tf_workspace')

def android_workspace():
  tf_workspace()

android/BUILD的内容与之相同，只是我将@org\u tensorflow作为前缀添加到了//tensorflow everywhere，例如

"@org_tensorflow//tensorflow:tensorflow.bzl"
  "@org_tensorflow//tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_jni",
"@org_tensorflow//tensorflow/core:android_tensorflow_lib",

当我尝试构建主目标tensorflow_演示时，它给出了这个错误

no such package 'tensorflow': Package crosses into repository @org_tensorflow and referenced by '//android:libtensorflow_demo.so'.
ERROR: Analysis of target '//android:tensorflow_demo' failed; build aborted.

编辑：

多亏了克里斯蒂娜，我能够将Tensorflow Android演示与Tensorflow源代码解耦。您可以使用以下git作为Tensorflow Android项目的模板。

---

啊，好吧，我知道你在做什么了。谢谢你的详细说明

这里的问题有点微妙：

copts=tf\u copts（）

调用@org\u tensorflow中的函数，如下所示：

def tf_copts():
  return (["-DEIGEN_AVOID_STL_ARRAY",
           "-Iexternal/gemmlowp",
           "-Wno-sign-compare",
           "-fno-exceptions"] +
          if_cuda(["-DGOOGLE_CUDA=1"]) +
          if_android_arm(["-mfpu=neon"]) +
          if_x86(["-msse4.1"]) +
          select({
              "//tensorflow:android": [
                  "-std=c++11",
                  "-DTF_LEAN_BINARY",
                  "-O2",
              ],
              "//tensorflow:darwin": [],
              "//tensorflow:windows": [
                "/DLANG_CXX11",
                "/D__VERSION__=\\\"MSVC\\\"",
                "/DPLATFORM_WINDOWS",
                "/DEIGEN_HAS_C99_MATH",
                "/DTENSORFLOW_USE_EIGEN_THREADPOOL",
              ],
              "//tensorflow:ios": ["-std=c++11"],
              "//conditions:default": ["-pthread"]}))

基本上是一个switch语句，在不同的平台上使用不同的标志。但是，由于

load（）

s是在

select（）

s之前计算的，因此生成文件突然“包含”了对

//tensorflow

的引用

要解决这个问题，最简单的方法是硬编码所需的COPT，或者在本地存储库中重新定义tf_COPT

通常如何追踪不正确的引用

事实上，我对你所犯的错误感到非常困惑，所以这里有一个关于调试这类事情的大脑转储

追踪这种交叉引用的常用方法是1）检查您的构建文件（可能DEP是错误的），或2）打印出Bazel实际“看到”构建文件的方式。例如，如果您想在本例中打印已评估的生成规则，可以执行以下操作：

$ bazel query --output=build //:libtensorflow_demo.so
# /home/kchodorow/gitroot/so41153199/BUILD:18:1
cc_binary(
  name = "libtensorflow_demo.so",
  tags = ["manual", "notap"],
  deps = ["//:demo_proto_lib_cc", "@org_tensorflow//tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_jni", "@org_tensorflow//tensorflow/core:android_tensorflow_lib", "@org_tensorflow//tensorflow/contrib/android:jni/version_script.lds"],
  srcs = ["//:jni/box_coder_jni.cc", "//:jni/imageutils_jni.cc", "//:jni/object_tracking/config.h", "//:jni/object_tracking/flow_cache.h", "//:jni/object_tracking/frame_pair.cc", "//:jni/object_tracking/frame_pair.h", "//:jni/object_tracking/geom.h", "//:jni/object_tracking/gl_utils.h", "//:jni/object_tracking/image-inl.h", "//:jni/object_tracking/image.h", "//:jni/object_tracking/image_data.h", "//:jni/object_tracking/image_neon.cc", "//:jni/object_tracking/image_utils.h", "//:jni/object_tracking/integral_image.h", "//:jni/object_tracking/jni_utils.h", "//:jni/object_tracking/keypoint.h", "//:jni/object_tracking/keypoint_detector.cc", "//:jni/object_tracking/keypoint_detector.h", "//:jni/object_tracking/log_streaming.h", "//:jni/object_tracking/object_detector.cc", "//:jni/object_tracking/object_detector.h", "//:jni/object_tracking/object_model.h", "//:jni/object_tracking/object_tracker.cc", "//:jni/object_tracking/object_tracker.h", "//:jni/object_tracking/object_tracker_jni.cc", "//:jni/object_tracking/optical_flow.cc", "//:jni/object_tracking/optical_flow.h", "//:jni/object_tracking/sprite.h", "//:jni/object_tracking/time_log.cc", "//:jni/object_tracking/time_log.h", "//:jni/object_tracking/tracked_object.cc", "//:jni/object_tracking/tracked_object.h", "//:jni/object_tracking/utils.h", "//:jni/object_tracking/utils_neon.cc", "//:jni/rgb2yuv.cc", "//:jni/rgb2yuv.h", "//:jni/yuv2rgb.cc", "//:jni/yuv2rgb.h"],
  linkopts = ["-landroid", "-ljnigraphics", "-llog", "-lm", "-z defs", "-s", "-Wl,--version-script", "@org_tensorflow//tensorflow/contrib/android:jni/version_script.lds"],
  linkstatic = True,
  linkshared = True,
)

然而，在这种情况下，这实际上对你没有帮助，因为它没有显示科普特人

---

因此，在运行查询之后，我最终对构建规则进行了“二进制搜索”：我注释掉了除SRC之外的所有内容，尝试构建，然后逐渐取消注释部分，直到得到错误。

谢谢！！这就解决了问题。对于试图这样做的人，我在我的android/workspace.bzl中重新定义了copt，并从BUILD调用了copt，您还需要复制根工作区中的android_sdk_存储库和android_ndk_存储库，并修改cc源以更新头路径。