系统环境：
Ubuntu 20.04
Cuda 11.3
Cudnn 8
Python3.8
gcc9.3
Step 1.
google下载最新版Tensorflow 2.6.2
根据“C++调用Tensorflow”，需安装protobuf，absl，eigen3，bazel
需要注意版本问题，因此需参考tensorflow下的workspace.bzl文件中所提及的版本来安装对应版本的包，版本过高会导致编译问题
Step 2.
Protobuf安装
运行protoc –version，输出版本信息则表示安装成功
Step 3.
下载对应版本eigen3以及abseil-cpp，cp -r所有.h及.so到对应的/usr/local/include或/usr/local/lib下
Step 4.
安装对应版本的bazel
Step 5.
在tensorflow子目录下
./configure
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package //tensorflow:libtensorflow_cc.so
编译后将所需的.so及.h分别cp -r至/usr/local/lib及/usr/local/include中
至此完成全部安装
测试：
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace tensorflow;
int main()
{
Session* session;
Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
if (!status.ok()) {
cout << status.ToString() << "\n";
return 1;
}
cout << "Session successfully created.\n";
}
CMakeLists.txt部分
cmake_minimum_required (VERSION 2.8.8)
project (main)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W")
add_executable(main main.cpp)
target_link_libraries(main tensorflow_cc tensorflow_framework)
Original: https://blog.csdn.net/slgnesin/article/details/122372644
Author: slgnesin
Title: 配置C++/Tensorflow环境
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