将预编译的tensorflow与cmake一起使用 我在强> CyOn中使用了C++项目，它使用 Cuffe。我正在使用各种第三方库，并希望集成Tensorflow

我已经尝试将bazel编译Tensorflow到一个共享库

libtensorflow。因此，

哪种方法有效，但仍有相当多的依赖项（例如，到当前protobuf版本，一旦我这样做，还有更多的依赖项）需要修复

有没有一种方法可以使用标准的Tensorflowgit存储库并以某种方式链接为python使用而预编译的库？还是有其他方便的方法

---

Python中的Tensorflow对我来说效果很好。

我知道这个答案已经很晚了，但我遇到了您的确切问题，并且能够解决它。我创建了一个存储库，它描述了如何准确地完成您想要的内容。要点是:

将生成规则添加到包含所有必需的C++元素的TysFooSoeStury.中。
• 使用Bazel构建共享库，并将所有标题复制到

  /usr/local

• 安装Protobuf和Eigen的特定版本（这是通过脚本自动完成的）或将其作为外部依赖项添加
• 使用给定文件配置CMake项目

---

如果您有任何疑问或问题，请随时与我联系。

如果您在MacOS上，使用自制、CMake和

pkg_config

很容易

首先使用brew获取Tensorflow：

brew install libtensorflow

然后在

CMakeLists.txt

中：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(tf-inference)

find_package(PkgConfig)
pkg_check_modules(TensorFlow REQUIRED tensorflow)

link_directories(${TensorFlow_LIBRARY_DIRS})
include_directories(${TensorFlow_INCLUDE_DIRS})
add_compile_definitions(${TensorFlow_CFLAGS_OTHER})

add_executable(tf-inference inference.cpp)
target_link_libraries(tf-inference ${TensorFlow_LIBRARIES})

---

为什么我们需要将文件放在/usr/local中？我可以把我的文件放在别的地方，让Cmake直接找到它们吗？谢谢你对cmake的帮助