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。