在Win10下使用VS2019和bazel编译TensorFlow2.1.1 CPU版

资源摘要信息:"在Windows 10操作系统环境下，通过Visual Studio 2019版本、bazel版本0.29.1，以及Python 3.7.9版本的支持，成功编译了TensorFlow版本2.1.1的C++库的CPU版本。这个过程需要计算机支持AVX2指令集，同时因为缺少NVIDIA的GPU硬件，所以只能编译出CPU版本。不过，后续计划将会扩展到编译其他版本。此版本包含的测试程序包括官方提供的C++示例代码，以及从网络上搜集的其他代码示例。这些测试代码和相应的模型(.pb文件)都包含在压缩包中，这些文件统一归类在"tf211sdk"的文件名称列表下，并且在Visual Studio 2019开发环境下成功运行通过。" 详细知识点： 1. **Windows 10操作系统**：这是最新的个人计算机操作系统版本，由微软公司开发。在此操作系统上，我们可以进行TensorFlow的安装和编译。 2. **Visual Studio 2019**：这是微软公司开发的一款集成开发环境（IDE），广泛用于Windows平台下的软件开发。在这里，它被用来构建TensorFlow-C++库。 3. **bazel构建系统**：bazel是一个由Google开发的开源构建工具，支持多语言和多平台，用于构建复杂的软件系统。在这里，它被用来编译TensorFlow 2.1.1版本的库。 4. **Python 3.7.9**：这是Python编程语言的其中一个版本，TensorFlow在Windows平台下进行构建时需要依赖Python环境。 5. **TensorFlow版本2.1.1**：这是一个开源的机器学习框架，广泛用于大数据的处理和深度学习。在这里，我们仅关注TensorFlow的C++库，并且是针对CPU的版本。 6. **CPU版**：指的是TensorFlow的版本，它仅使用中央处理单元（CPU）进行计算，而非图形处理单元（GPU）。 7. **AVX2指令集**：高级矢量扩展（AVX）是x86架构下的指令集扩展，AVX2是其第二代扩展，提供了更强大的数据处理能力，对科学计算和图像处理等应用性能提升显著。 8. **测试程序**：在软件开发中，测试程序是验证软件功能是否正常工作的重要环节。此处包含官方的C++示例代码和网络上搜集的其他代码示例。 9. **模型pb文件**：TensorFlow中保存训练完成的模型文件通常使用".pb"作为后缀，这是一种Protobuf格式的文件，用于存储训练好的模型数据。 10. **模型训练与部署**：通常，TensorFlow的模型可以分为训练和部署两个阶段。在这个过程中，开发者首先使用大量数据训练模型，然后将训练好的模型部署到实际应用中。 11. **官方示例代码**：指的是TensorFlow官方网站提供的示例程序，这些示例可以作为学习和理解TensorFlow使用方法的重要资源。 12. **Visual Studio 2019下运行通过**：意味着这些测试程序在Visual Studio 2019中经过调试和编译，能够正常执行，无明显错误。 通过上述描述和知识点，可以看出，这是一个涵盖了从操作系统选择、开发环境搭建、构建工具使用、依赖环境配置、模型测试等多个方面的详细教程。对于希望在Windows平台上进行TensorFlow开发的开发者来说，这是一个具有指导性的实践案例。