因為實驗室的需要，需要將一個工程中的python模組用C++改寫，python模組中用到了tensorflow架構，但是tensorflow作為一個對c++支援比較差的框架，為了解決其中的版本問題，我決定自己編譯這個庫來使用。

軟體版本：VS2015update3+cuda9.0+tensorflow1.8+cudnn7

需要另外準備的軟體：python3.5+swig3.0.12 +cmake3.11+git

上面這些軟體官網下載都十分的簡便，就不多說了，注意tensorflow要從git上下載c++原始碼，cmake和python要新增到環境變數裡面（最方便的方法是安裝的時候就選擇新增到環境變數）

VS+CUDA+CUDNN的配置流程網上很多，我就不贅述了，下面有可能會遇到的問題

遇到問題1：VS2015安裝結束後提示未完全成功安裝，有一些模組已經安裝過

解決方法1：解除安裝VS2015，並從控制面板解除安裝VS2015的所有編譯器，再重新安裝VS2015，切忌暴力解除安裝

遇到問題2：安裝cuda的時候提示Visual Studio Intergation安裝失敗

解決方法2：安裝時選擇自定義安裝，取消VS Intergation的勾選，再選擇cuda離線版exe，用壓縮軟體解壓，找到路徑CUDAVisualSrudioIntergration\extras\visual_studio_intergration\MSBuildExtension資料夾裡面的所有內容拷貝到C：\ProgramFiles(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\v140\BuildCustomizations路徑下

接下來就是痛苦的編譯流程了

1.開啟cmake，在tensorflow-master/tensorflow-master/tensorflowcontib/cmake資料夾下新建一個資料夾叫做build，不帶build的路徑作為source code，帶build的路徑作為where to build the binaries

2.點選configure，編譯器選擇VS2015 Win64，然後會出現錯誤，其實原因是未選擇swig的路徑，選擇一下就好，tf的一些選項我選的有BUILD_ALL_KERNELS,BUILD_CC_EXAMPLES,BUILD_CONTRIB_KERNELS,BUILD_SHARE_LIB,ENABLE_GPU,ENABLE_SNAPPY_SUPPORT,其他的根據自己需要選擇。

3.點選generate生成，用VS2015開啟tensorflow.sln，修改選項工具-->選項-->專案和解決方案-->生成並執行-->最大並行專案生成數修改為1，然後開心的生成ALL_BUILD，然後就掛了。

4.觀察報錯發現問題是一些依賴情況不明確，我們重新生成一下tf_core_kernel這個部分，如果不能成功就觀察一下還有什麼依賴專案沒有編譯，我是直接成功了的，然後進行編譯tensorflow_static，遇到錯誤同理，再編譯tensorflow即可，最終發現開心的生成了tensorflow.dll。

5.新增一下庫依賴什麼的（百度即可，資料很多），跑一下tf官網的example，發現成功啦！

第一次寫部落格，還請多多指教。

我的硬體裝置似乎1080ti+32G記憶體，所以硬體條件不好的情況下可能會造成一次編譯不成功（heap炸了之類的錯誤C1083這一類的），耐心反覆幾次應該也沒有問題。