小编Rob*_*ama的帖子

系统信息

• 我是否编写了自定义代码：修改bazel文件
• 操作系统平台和发行版：Ubuntu 16.04
• TensorFlow的安装来源：
• TensorFlow版本：1.13.1从对应的标签下载（https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.13.1.tar.gz）
• Python版本：Python 3.5.2
• Bazel版本：0.21.0
• Protobuf版本：3.7.0（从源代码构建并放置在文件系统中的某个位置）
• CUDA / cuDNN版本：10.0 / 7
• GPU型号和内存：GeForce GTX 1060 Ti

上下文：默认情况下，tensorflow会构建自己的protobuf代码。尽管protobuf也被其他库使用，但它的导出符号与tensorflow提供的符号冲突。解决该问题的唯一好的方法是对所有库（包括张量流）使用唯一且独立的（即在张量流之外）protobuf版本。所以我基本上需要使用目标安装版本的protobuf构建tensorflow，该版本位于文件系统中的某个位置。

问题：构建tensorflow 1.13.1时，使用protobuf的自定义版本，该版本安装在文件系统中的某个位置（不在默认系统路径中）。更具体地说，我的问题是：需要对tensorflow的bazel文件进​​行哪些修改才能使其实现。我是bazel的新手，我对如何做感到非常困惑。

这是我所做的：

1）停用protobuf的内部构建，在.tf_configure.bazelrc我添加的代码行中：

build --action_env TF_SYSTEM_LIBS="protobuf_archive"

这可以按预期工作，除了安装在默认系统路径中的protobuf太旧以至于无法解析proto3文件。无论如何这都不是真正的问题，因为我想使用3.7.0版的自定义protobuf。

2）指定在哪里找到protobuf我通过使用new_local_repository而不是更改了workspace.bzl文件tf_http_archive。

如果我的文件系统中安装了protobuf库的路径，则为@ PATH_TO_PROTOBUF @。

    new_local_repository(
        name =  "protobuf_archive",
        path = "@PATH_TO_PROTOBUF@",
        build_file = clean_dep("//third_party/systemlibs:protobuf.BUILD"),
    )

    new_local_repository(
        name = "com_google_protobuf",
        path = "@PATH_TO_PROTOBUF@",
        system_build_file = clean_dep("//third_party/systemlibs:protobuf.BUILD"),
        system_link_files = {
            "//third_party/systemlibs:protobuf.bzl": "protobuf.bzl",
        },
    )
    new_local_repository(
        name = "com_google_protobuf_cc",
        path = "@PATH_TO_PROTOBUF@",
        system_build_file = clean_dep("//third_party/systemlibs:protobuf.BUILD"), …