Linux环境下编译TensorFlow C++ API和测试方法总结（完美版）
一、概述
TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。TensorFlow提供了多种编程语言的API，其中C++ API是其中之一。在Linux环境下编译和测试TensorFlow C++ API是开发人员的重要任务。本文将详细介绍在Linux环境下编译TensorFlow C++ API的方法，以及如何进行测试，为读者提供完整的总结。
二、准备工作
在开始编译之前，你需要安装以下软件包：

• Bazel：用于构建TensorFlow C++ API的构建工具。
• Protobuf：用于定义和序列化数据结构。
• g++：用于编译C++代码的编译器。
• SWIG：用于生成Python绑定的工具。
• Python：用于运行测试脚本。
  三、编译TensorFlow C++ API

1. 下载TensorFlow源代码
   使用git命令下载TensorFlow源代码：

   git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

2. 进入源代码目录
   使用cd命令进入源代码目录：

   cd tensorflow

3. 编译TensorFlow C++ API
   使用Bazel构建TensorFlow C++ API：

   bazel build -c opt --copt=-mavx2 --copt=-mavx512f --copt=-mavx512dq --copt=-mavx512bw --copt=-mavx512vl --copt=-march=native //tensorflow/cc:tensorflow_cc

   该命令将构建TensorFlow C++ API，生成的头文件和库文件位于bazel-bin/tensorflow/cc目录下。
   四、测试TensorFlow C++ API
4. 编写测试代码
   在tensorflow/cc目录下创建一个新的C++源文件，例如test.cc，编写测试代码。以下是一个简单的示例：
   ```cpp

   include “tensorflow/core/public/session.h”

   include “tensorflow/core/platform/env.h”

   include “tensorflow/core/framework/tensor.h”

   include “tensorflow/core/framework/types.h”

   include “tensorflow/core/framework/shape_inference_testutil.h”

   include “gtest/gtest.h”

   TEST(SessionTest, SimpleInference) {
   std::uniqueptr session;
   std::vector types = { tensorflow::DT_FLOAT };
   std::vector shapes = { { 1, 10 } };
   std::vector shape_ptrs;
   for (const auto& s : shapes) {
   shape_ptrs.push_back(s.data());
   }
   auto status = tensorflow::TF_NewStatus();
   tensorflow::SessionOptions sess_opt;
   tensorflow::Status session_status = session->Create(/program text/ “”, /feed/ {}, /fetch/ {“a”}, /target/ {}, &sess_opt, &status);
   ASSERT_EQ(tensorflow::OK(), session_status);
   ASSERT_EQ(tensorflow::OK(), status);
   ASSERT_TRUE(session != nullptr);
   tensorflow::tf_session raw_session = session->RawSession();
   ASSERT_TRUE(raw_session != nullptr);
   status = tensorflow::TF_NewStatus();
   tensorflow::tf_tensor t = tensorflow::TF_AllocateTensor(tensorflow::DT_FLOAT, nullptr, 0, 0, &status);
   ASSERT_EQ(tensorflow::OK(), status);
   ASSERT_TRUE(t != nullptr);
   status = tensorflow::TF_NewStatus();
   tensorflow::tf_device devices[3] = { nullptr };
   int num_devices = 0;
   session->ListDevices(&devices[0], &num_devices, &status);
   ASSERT_EQ(tensorflow::OK(), status);
   ASSERT_EQ(1, num_devices);
   status = tensorflow::TF_NewStatus();
   t = tensorflow::TF_TensorFloat32FromString(reinterpret_cast<const char>(tensor.data()), &status);
   ASSERT_EQ(tensorflow::OK(), status);
   ASSERT_TRUE(t != nullptr);
   status = tensorflow::TF_NewStatus();
   tensorflow::tf