tensorflow和bazel的兼容性

TensorFlow和Bazel的兼容性是需要注意的。TensorFlow 1.x版本需要使用Bazel 0.5.4或更早版本进行构建，而TensorFlow 2.x版本需要使用Bazel 2.0.0或更高版本进行构建。这是因为Bazel在更新过程中更改了一些规则和API，导致与早期版本不兼容。因此，如果您在构建TensorFlow时遇到问题，请确保使用正确版本的Bazel。您可以在TensorFlow官方文档中查找有关特定版本之间兼容性的更多信息。

相关问题

ubuntu安装armv7 tensorflow需要bazel

是的，如果您想在Ubuntu上安装ARMv7 TensorFlow，您需要安装Bazel。

以下是在Ubuntu上安装Bazel的步骤：

1. 安装Java Development Kit（JDK）：

sudo apt-get install openjdk-8-jdk

2. 添加Bazel APT存储库的密钥：

curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

3. 添加Bazel APT存储库到系统中：

echo "deb [arch=armhf] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list

4. 更新您的系统并安装Bazel：

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

安装完成后，您可以按照TensorFlow的官方指南，在您的ARMv7设备上构建和安装TensorFlow。

请注意，Bazel需要较高的系统资源，因此在安装和构建TensorFlow时可能需要一些时间。

arm linux tensorflow,Bazel交叉编译ARM的tensorflow失败

在交叉编译ARM的tensorflow时，Bazel是必须的工具。这里提供几个可能导致编译失败的原因和解决方法：

1. 缺少必要的库和工具

在编译tensorflow之前，需要在交叉编译环境中安装一些必要的库和工具，如：

- gcc-arm-linux-gnueabihf
- g++-arm-linux-gnueabihf
- libssl-dev
- zlib1g-dev
- python-dev
- python-numpy

如果缺少这些库和工具，将会导致编译过程中出现各种错误。可以通过以下命令安装这些库和工具：

sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf g++-arm-linux-gnueabihf libssl-dev zlib1g-dev python-dev python-numpy

2. Bazel版本不兼容

Bazel的版本可能与tensorflow不兼容，导致编译失败。可以使用以下命令检查当前使用的Bazel版本：

bazel version

如果Bazel版本太老或太新，可以使用以下命令安装兼容的Bazel版本：

wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.29.1/bazel-0.29.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x bazel-0.29.1-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.29.1-installer-linux-x86_64.sh --user

3. 缺少TensorFlow的依赖项

在编译TensorFlow之前，需要安装一些依赖项，如protobuf、gast等。可以使用以下命令安装这些依赖项：

sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip
wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.11.4/protobuf-all-3.11.4.tar.gz
tar xf protobuf-all-3.11.4.tar.gz
cd protobuf-3.11.4
./configure --prefix=/usr/local
make -j8
sudo make install
sudo ldconfig
pip install gast==0.2.2

4. TensorFlow的配置问题

在交叉编译tensorflow时，需要进行一些配置。可以使用以下命令配置：

./configure

在配置过程中，需要注意以下几个问题：

- 选择交叉编译器路径
- 选择TensorFlow的构建类型（如C++11 ABI）
- 选择Python的路径和版本
- 选择是否支持CUDA

以上是常见的导致编译失败的原因和解决方法。如果以上方法都无法解决问题，可以查看编译过程中的具体错误信息并进行排查。