tensorflow.whl是怎么编译出来的

TensorFlow的Python包（即tensorflow.whl文件）是通过将C++代码编译为共享库并使用SWIG生成Python绑定而创建的。SWIG是一个开源工具，它可以将C++代码转换为其他编程语言的包装器。在TensorFlow中，SWIG用于将TensorFlow的C++代码转换为Python绑定。

TensorFlow的C++代码实现了TensorFlow的核心功能，包括计算图构建、自动微分、优化器、设备管理和分布式训练等。为了编译这些代码，TensorFlow使用Bazel构建系统。使用Bazel可以自动化编译和部署TensorFlow的库和二进制文件。

一旦编译完成，TensorFlow的Python包就可以使用pip安装，也可以手动安装到Python环境中。该包包含Python API和TensorFlow的共享库，可以轻松地在Python中使用TensorFlow的功能。