tensorflow1.4 编译及 c++ api 使用

摘要

方法简要梳理如下：

首先部署Bazel环境并配置相关参数后，在TensorFlow源码构建过程中应用Bazel进行编译操作以生成所需的库文件。
在Python环境中导入TensorFlow框架并基于深度神经网络模型构建机制对MNIST数据集进行训练工作完成模型训练后将训练所得模型参数以及权重信息封装保存于一个pb格式的二进制文件中。
在C++开发环境中通过读取先前保存的pb格式模型文件并调用其推理接口对输入图像数据集进行分类处理最终识别出图片中的数字为1并且预测结果的概率值达到了95%以上。

具体程序参考项目：

https://github.com/zhangcliff/tensorflow-c-mnist.git

1.安装bazel

    echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list