Win7 VS2015下TensorFlow源码编译教程与C++应用实战

本篇教程是关于在Windows 7系统上，使用Visual Studio 2015编译TensorFlow源码的详细指南，作者jiugeshao专注于深度学习领域。教程主要针对的是TensorFlow 1.3.0版本，适合那些希望深入了解TensorFlow底层实现并将其用于C++项目中的开发者。 首先，读者需要从TensorFlow官网下载源代码，链接指向1.3.0的具体版本。接下来，为了编译工作顺利进行，作者推荐了以下工具： 1. **NVIDIA GPU支持**：由于TensorFlow利用GPU加速计算，因此需要确保计算机上安装了CUDA 8.0和cuDNN v5.1，且安装配置已正确，可以参考作者之前发布的关于CUDA 8.0安装配置的文章。 2. **CMake 3.10.1**：这是一个跨平台的构建系统，用于管理和生成构建配置，是TensorFlow编译过程中的关键工具。 3. **swigwin-3.0.12**：Simple Wrapper and Interface Generator (SWIG)是一个用于将高级编程语言的接口转换为其他语言的工具，对于TensorFlow C++ API的生成至关重要。 4. **Visual Studio 2015**：作为开发环境，用于编译C++代码。 在没有网络的情况下，需要预先下载一些依赖文件。接下来，教程指导用户如何使用CMake GUI来设置编译流程： - 在TensorFlow源码目录下创建一个名为"build"的子目录。 - 使用CMake GUI配置构建路径，包括Source和Build目录的选择，确保选择的是2015 Win64架构。 - 在CMake GUI中，点击"Config"按钮，配置好后点击"Finish"。 教程中还会介绍如何在无网络环境下进行离线编译，并提供了一个简单的样本例子，以展示如何在编译完成后，如何在自己的C++项目中调用编译后的TensorFlow库和dll文件，以实现图像训练和预测的功能。 通过阅读这篇教程，读者不仅可以掌握如何手动编译TensorFlow，还能了解如何在实际项目中集成和使用自定义编译的库，这对于那些希望优化性能或者需要对TensorFlow有深入理解的开发者来说是非常有价值的资源。