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我目前正在尝试使用 Android 的 bazel 编译 TensorFlow 的目标 //tensorflow:libtensorflow_cc.so。我需要这个库才能让 TensorFlow 与 Android 一起使用的 javacpp-presets。

我尝试了以下语句：

bazel build -c opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --cpu=armeabi-v7a --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --verbose_failures

然而，这会导致无法找到 S_IREAD、S_IWRITE 的错误：

external/gif_archive/giflib-5.1.4/lib/egif_lib.c:62:6: error: 'S_IREAD' undeclared (first use in this function)
  S_IREAD | S_IWRITE);
  ^
external/gif_archive/giflib-5.1.4/lib/egif_lib.c:62:6: note: each undeclared identifier is reported only once for each function it appears in
external/gif_archive/giflib-5.1.4/lib/egif_lib.c:62:16: error: 'S_IWRITE' undeclared (first use in this function)
      S_IREAD | S_IWRITE);
                ^
Target //tensorflow:libtensorflow_cc.so failed to build

受Android Demo build中的 Android build 启发，我也尝试将 cc_binary 定义更改为以下代码，但仍然出现相同的错误。

cc_binary(
    name = "libtensorflow_cc.so",
    copts = tf_copts(),
    linkopts = [
        "-landroid",
        "-ljnigraphics",
        "-llog",
        "-lm",
        "-z defs",
        "-s",
        "-Wl,--icf=all",  # Identical Code Folding
    ],
    linkshared = 1,
    linkstatic = 1,
    deps = [
        "//tensorflow/c:c_api",
        "//tensorflow/cc:cc_ops",
        "//tensorflow/core:tensorflow",
    ],
)

通过谷歌搜索，我发现 S_IWRITE 标志已被弃用，因此从未在 Android 中实现。但是，我不知道如何解决这个问题。

总结一下：你知道我如何为 Android 构建 libtensorflow_cc.so 目标吗？Android 示例中构建的库对我来说还不够，因为我还需要包含 cc_ops。

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通过谷歌搜索，我发现 S_IWRITE 标志已被弃用，因此从未在 Android 中实现。

为了兼容性，我们似乎改变了主意：https ://android.googlesource.com/platform/bionic/+/1f1a51aecd7c825418bfedcb66772e92de790149%5E%21/#F2

#if defined(__USE_BSD) || defined(__USE_GNU)
#define S_IREAD S_IRUSR
#define S_IWRITE S_IWUSR
#define S_IEXEC S_IXUSR
#endif

那就是系统的sys/stat.h；它尚未在 NDK 中发货。不幸的是，大多数 NDK 标头都非常过时。这是https://github.com/android-ndk/ndk/issues/120。

我们将在 NDK r14 中对此进行修复（我刚刚提交了https://github.com/android-ndk/ndk/issues/211以修复旧标题，以防 #120 到那时没有得到修复） .

在那之前，您可以将这些定义添加到您的 cflags 中。看起来在 bazel 中执行此操作的方法是：

cc_binary(
    name = "libtensorflow_cc.so",
    defines = [
        "S_IREAD=S_IRUSR",
        "S_IWRITE=S_IWUSR",
        "S_IEXEC=S_IXUSR",
    ],
    ...
)

https://www.bazel.io/versions/master/docs/be/c-cpp.html#cc_binary.defines

于 2016-10-04T18:04:42.110 回答