[TensorFlow] Windows 환경에서 TensorFlow 1.14 버전 Bazel 빌드하기 with C++

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[TensorFlow] Windows 환경에서 TensorFlow 1.14 버전 Bazel 빌드하기 with C++

꾸준희 2019. 12. 18. 18:01

728x90

환경구축

[설치되었다고 가정]

Windows 10
CUDA 10.0 / cuDNN 7.5.0
Visual Studio 2015
Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable (x86 and x64) 14.0.24215
Microsoft Build Tools 2015 Update 3

[포스팅에서 설치할 것]

TensorFlow 1.14
MSYS2
Bazel 0.25.0
Python3.6 ( TensorFlow 빌드 종속성 때문에 설치하는 것)

1. Python 다운로드

TensorFlow 를 소스 빌드 하기 위해서는 Python Dependency 가 필요하기 때문에 Python 을 설치한다.

Python 버전은 3.5.x 또는 3.6.x 버전 64비트 이면 상관 없다.

https://www.python.org/downloads/windows/

Python Releases for Windows

The official home of the Python Programming Language

www.python.org

그 다음 아래와 같이 필요한 패키지를 설치합니다. (cmd 이용)

pip3 install six numpy wheel
pip3 install keras_applications==1.0.6 --no-deps
pip3 install keras_preprocessing==1.0.5 --no-deps

Windows 환경에서 주의해야할점은 환경변수를 아주 잘 설정해주어야 한다.

Python 이 설치된 공간을 아래와 같이 시스템 변수인 Path 에 추가해준다.

C:\Python\Python36\Scripts\

C:\Python\Python36

2. Bazel 설치

TensorFlow 를 소스 빌드 하기 위해서는 Bazel 이라는 툴을 이용하여 빌드를 수행한다.

설치 사이트 : https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.25.0

bazelbuild/bazel

a fast, scalable, multi-language and extensible build system - bazelbuild/bazel

github.com

Bazel 다운로드 사이트에서 아래를 참고하여 TensorFlow 버전에 상응하는 Bazel 버전(.exe)을 설치한다.

TF 1.13 wants bazel 0.19.0 to 0.21.0
TF 1.14 wants bazel 0.24.1 to 0.25.2
TF 2.0 wants bazel 0.24.1 to 0.26.0
TF master wants bazel 0.24.1 to 0.26.1

본 포스팅에서는 TensorFlow 1.14 를 빌드하기 위하여 Bazel 0.25.0 버전을 설치하였다.

bazel-0.25.0-windows-x86_64.exe

3. MSYS2 다운로드

MSYS2 는 TensorFlow를 빌드하는데 필요한 bin 도구를 위해 설치하는 것이다.

설치 사이트 : https://www.msys2.org

MSYS2 homepage

MSYS2 is a software distro and building platform for Windows At its core is an independent rewrite of MSYS, based on modern Cygwin (POSIX compatibility layer) and MinGW-w64 with the aim of better interoperability with native Windows software. It provides a

www.msys2.org

위와 같이 두번째 파일을 다운받아준다. 그 다음 환경설정은 Bazel 설정과 같이 진행한다.

4. Bazel + MSYS2 설정

4.1 Bazel 환경변수 설정

각 BAZEL_SH, BAZEL_VC, BAZEL_VS 라는 변수를 추가 한 뒤 아래와 같이 설정해준다.

Visual Studio 설치 위치를 확인하여 아래와 같이 추가한다.

BAZEL_SH -> C:\msys64\usr\bin\bash.exe
BAZEL_VC -> C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC
BAZEL_VS -> C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0

4.2 MSYS2 환경변수 설정

시스템 변수 PATH 에 추가

C:\msys64\usr\bin
C:\msys64

4.3 MSYS2 MinGW 64-bit 를 실행하여 필요한 패키지 설치

이 패키지 설치가 잘 설치 되었는지 반드시 확인해야하며, 패키지가 설치가 안되었을 경우에

Bazel 빌드를 한참 하다가 오류가 나버린다.

$ pacman -S git patch unzip

4.4 bazel.exe 파일 옮기기

bazel 다운로드 후 bazel-0.25.0-windows-x86_64.exe 이름을 bazel.exe 로 변경하여

C:\msys64 에 넣어준다.

5. TensorFlow 소스 다운로드

MSYS2 패키지를 설치하면 git 패키지가 자동으로 설치된다.

TensorFlow 소스 코드를 두고자 하는 폴더에 cmd 로 접근 한 뒤 다운로드를 받는다.

$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
$ cd tensorflow

그 다음 빌드할 브랜치를 체크아웃 한다.

본 포스팅에서는 1.14 버전을 기준으로 함으로 다음과 같이 설정한다.

$ git checkout r1.14

다른 브랜치는 아래를 참고

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

tensorflow/tensorflow

An Open Source Machine Learning Framework for Everyone - tensorflow/tensorflow

github.com

6. 빌드를 위한 설정 (Configure)

방금 다운로드 받은 TensorFlow 폴더에 진입한 뒤, configure.py 를 실행한다.

아래와 같이 설정해준다. 입력이 없는 것은 기본 값으로 설정하겠다는 의미로 엔터를 쳐준다.

C:\tensorflow>configure.py

WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown".
You have bazel 0.25.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is C:\Python\Python36\python.exe]:


Found possible Python library paths:
  C:\Python\Python36\lib\site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Python\Python36\lib\site-packages]

Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [y/N]: N
No XLA JIT support will be enabled for TensorFlow.

Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: N
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.

Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: Y
CUDA support will be enabled for TensorFlow.

Found CUDA 10.0 in:
    C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0/lib/x64
    C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0/include
Found cuDNN 7 in:
    C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0/lib/x64
    C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0/include


Please specify a list of comma-separated CUDA compute capabilities you want to build with.
You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.
Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size, and that TensorFlow only supports compute capabilities >= 3.5 [Default is: 3.5,7.0]:


Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is /arch:AVX]:


Would you like to override eigen strong inline for some C++ compilation to reduce the compilation time? [Y/n]: Y
Eigen strong inline overridden.

Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
        --config=mkl            # Build with MKL support.
        --config=monolithic     # Config for mostly static monolithic build.
        --config=gdr            # Build with GDR support.
        --config=verbs          # Build with libverbs support.
        --config=ngraph         # Build with Intel nGraph support.
        --config=numa           # Build with NUMA support.
        --config=dynamic_kernels        # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
        --config=noaws          # Disable AWS S3 filesystem support.
        --config=nogcp          # Disable GCP support.
        --config=nohdfs         # Disable HDFS support.
        --config=noignite       # Disable Apache Ignite support.
        --config=nokafka        # Disable Apache Kafka support.
        --config=nonccl         # Disable NVIDIA NCCL support.

7. .dll 빌드

cmd 에서 아래 명령어를 실행한다. 아래 명령어는 오로지 C++ 버전으로 TensorFlow 를 빌드하겠다는 의미이다.

$ bazel build --config=cuda tensorflow:tensorflow.dll

(참고) 시중에 나와있는 흔한 TensorFlow 빌드 명령어는 아래와 같다

Python 버전도 같이 설치되기 때문에 C++ 버전만을 필요로 한다면 이를 치면 안된다.

~~$ bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package~~

빌드 시간은 약 20~30 분 소요된다.

Target //tensorflow:tensorflow.dll up-to-date:
  C:/users/이름/_bazel_이름/xv6zejqw/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/tensorflow.dll
INFO: Elapsed time: 2495.403s, Critical Path: 343.67s
INFO: 3983 processes: 3983 local.
INFO: Build completed successfully, 6110 total actions

빌드가 된 결과는 아래와 같은 폴더에 생기며,

C:\Users\이름\_bazel_이름\xv6zejvsx

dll 파일은 아래 폴더에 위치해있다.

C:/users/이름/_bazel_이름/xv6zejvsx/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/tensorflow.dll

8. 버그? 오류를 위한 설정하기

원래 dll 을 빌드하고나서 바로 lib 를 빌드하여 VS 에서 사용하면 되는데,

이를 바로 사용하고자 할 때 외부 기호를 찾을 수 없다는 에러가 잔뜩 나오게 된다.

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "class std::basic_ostream<char,struct std::char_traits > & __cdecl tensorflow::operator<<(class std::basic_ostream<char,struct std::char_traits > &,class tensorflow::Status const &)" (??6tensorflow@@YAAEAV?$basic_ostream@DU?$char_traits@D@std@@@std@@AEAV12@AEBVStatus@0@@Z) 외부 기호(참조 위치: "class std::basic_ostream<char,struct std::char_traits > & __cdecl std::operator<<<char,struct std::char_traits,class tensorflow::Status>(class std::basic_ostream<char,struct std::char_traits > &&,class tensorflow::Status const &)" (??$?6DU?$char_traits@D@std@@VStatus@tensorflow@@@std@@YAAEAV?$basic_ostream@DU?$char_traits@D@std@@@0@$$QEAV10@AEBVStatus@tensorflow@@@Z) 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\tf.obj 1

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "class std::basic_string<char,struct std::char_traits,class std::allocator > __cdecl tensorflow::strings::StrCat(class tensorflow::strings::AlphaNum const &,class tensorflow::strings::AlphaNum const &,class tensorflow::strings::AlphaNum const &)" (?StrCat@strings@tensorflow@@YA?AV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AEBVAlphaNum@12@00@Z) 외부 기호(참조 위치: "class tensorflow::Status __cdecl tensorflow::errors::NotFound,class std::allocator >,char const *>(char const *,class std::basic_string<char,struct std::char_traits,class std::allocator >,char const *)" (??$NotFound@PEBDV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@PEBD@errors@tensorflow@@YA?AVStatus@1@PEBDV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@0@Z) 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\tf.obj 1

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "class tensorflow::Session * __cdecl tensorflow::NewSession(struct tensorflow::SessionOptions const &)" (?NewSession@tensorflow@@YAPEAVSession@1@AEBUSessionOptions@1@@Z) 외부 기호(참조 위치: "class tensorflow::Status __cdecl LoadGraph(class std::basic_string<char,struct std::char_traits,class std::allocator > const &,class std::unique_ptr > *)" (?LoadGraph@@YA?AVStatus@tensorflow@@AEBV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@PEAV?$unique_ptr@VSession@tensorflow@@U?$default_delete@VSession@tensorflow@@@std@@@4@@Z) 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\tf.obj 1

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "public: __cdecl tensorflow::internal::LogMessage::LogMessage(char const *,int,int)" (??0LogMessage@internal@tensorflow@@QEAA@PEBDHH@Z) 외부 기호(참조 위치: "class std::vector<float,class std::allocator > __cdecl run_graph(class tensorflow::Session *,class std::vector<float,class std::allocator >)" (?run_graph@@YA?AV?$vector@MV?$allocator@M@std@@@std@@PEAVSession@tensorflow@@V12@@Z) 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\tf.obj 1

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "public: __cdecl tensorflow::Status::Status(enum tensorflow::error::Code,class absl::string_view)" (??0Status@tensorflow@@QEAA@W4Code@error@1@Vstring_view@absl@@@Z) 외부 기호(참조 위치: "class tensorflow::Status __cdecl tensorflow::errors::NotFound,class std::allocator >,char const *>(char const *,class std::basic_string<char,struct std::char_traits,class std::allocator >,char const *)" (??$NotFound@PEBDV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@PEBD@errors@tensorflow@@YA?AVStatus@1@PEBDV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@0@Z) 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\tf.obj 1

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "private: void __cdecl cv::String::deallocate(void)" (?deallocate@String@cv@@AEAAXXZ) 외부 기호(참조 위치: "public: __cdecl cv::String::~String(void)" (??1String@cv@@QEAA@XZ) 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\main2.obj 1

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 LNK2019 "class tensorflow::Session * __cdecl tensorflow::NewSession(struct tensorflow::SessionOptions const &)" (?NewSession@tensorflow@@YAPEAVSession@1@AEBUSessionOptions@1@@Z) 외부 기호(참조 위치: main 함수)에서 확인하지 못했습니다. tensorflow_project c:\Users\sss\documents\visual studio 2015\Projects\tensorflow_project\tensorflow_project\main2.obj 1

이 때 아래와 같이 build script 를 수정하는 방법도 있지만,

1.如果是vs无法解析的外部符号，这样解决，错误与解决方案如下（为了能清）：
2.如果powershell编译出现无法解析的外部符号

tf_exported_symbols_msvc.lds

LIBRARY tensorflow_cc
EXPORTS
    ??0MetaGraphDef@tensorflow@@QEAA@XZ
    ??1MetaGraphDef@tensorflow@@UEAA@XZ
    ??0LogMessageFatal@internal@tensorflow@@QEAA@PEBDH@Z
    ??1LogMessageFatal@internal@tensorflow@@UEAA@XZ
    ??0CheckOpMessageBuilder@internal@tensorflow@@QEAA@PEBD@Z
    ??1CheckOpMessageBuilder@internal@tensorflow@@QEAA@XZ
    ?ForVar2@CheckOpMessageBuilder@internal@tensorflow@@QEAAPEAV?$basic_ostream@DU?$char_traits@D@std@@@std@@XZ
    ?NewString@CheckOpMessageBuilder@internal@tensorflow@@QEAAPEAV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@XZ
    ?GetVarint32PtrFallback@core@tensorflow@@YAPEBDPEBD0PEAI@Z
    ?ToString@Status@tensorflow@@QEBA?AV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@XZ
    ?SlowCopyFrom@Status@tensorflow@@AEAAXPEBUState@12@@Z
    ?_GraphDef_default_instance_@tensorflow@@3VGraphDefDefaultTypeInternal@1@A
    ?NewSession@tensorflow@@YA?AVStatus@1@AEBUSessionOptions@1@PEAPEAVSession@1@@Z
    ??0SessionOptions@tensorflow@@QEAA@XZ
    ??1ConfigProto@tensorflow@@UEAA@XZ
    ?ReadBinaryProto@tensorflow@@YA?AVStatus@1@PEAVEnv@1@AEBV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@PEAVMessageLite@protobuf@google@@@Z
    ?Default@Env@tensorflow@@SAPEAV12@XZ
    ?CheckIsAlignedAndSingleElement@Tensor@tensorflow@@AEBAXXZ
    ?_SaverDef_default_instance_@tensorflow@@3VSaverDefDefaultTypeInternal@1@A
    ?CheckTypeAndIsAligned@Tensor@tensorflow@@AEBAXW4DataType@2@@Z
    ??1Tensor@tensorflow@@QEAA@XZ
    ??0Tensor@tensorflow@@QEAA@W4DataType@1@AEBVTensorShape@1@@Z
    ??0?$TensorShapeBase@VTensorShape@tensorflow@@@tensorflow@@QEAA@XZ
    ??0?$TensorShapeBase@VTensorShape@tensorflow@@@tensorflow@@QEAA@V?$Span@$$CB_J@absl@@@Z
    ?DestructorOutOfLine@TensorShapeRep@tensorflow@@AEAAXXZ
    ?TfCheckOpHelperOutOfLine@tensorflow@@YAPEAV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AEBVStatus@1@PEBD@Z
    ?DebugString@Tensor@tensorflow@@QEBA?AV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@XZ
    ?SlowCopyFrom@TensorShapeRep@tensorflow@@AEAAXAEBV12@@Z
    ?dim_size@?$TensorShapeBase@VTensorShape@tensorflow@@@tensorflow@@QEBA_JH@Z
    ?CheckDimsEqual@TensorShape@tensorflow@@AEBAXH@Z
    ?CheckDimsAtLeast@TensorShape@tensorflow@@AEBAXH@Z

    ??0Tensor@tensorflow@@QEAA@XZ
    ??0GraphDef@tensorflow@@QEAA@XZ
    ??1GraphDef@tensorflow@@UEAA@XZ
    
    ?CheckType@Tensor@tensorflow@@AEBAXW4DataType@2@@Z
    ?CopyFromInternal@Tensor@tensorflow@@AEAAXAEBV12@AEBVTensorShape@2@@Z
    ??1NodeDef@tensorflow@@UEAA@XZ
    ??0NodeDef@tensorflow@@QEAA@AEBV01@@Z
	
	
	
	
	
    ??1LogMessage@internal@tensorflow@@UEAA@XZ


    ?NewSession@tensorflow@@YAPEAVSession@1@AEBUSessionOptions@1@@Z

lib 를 빌드하기 전에 session 소스코드를 수정하여

다시 lib 만 빌드하는 방법이 있다. (참고자료 2 참조)

8.1 session.h 파일 수정

다운받은 tensorflow 소스 폴더에서 session.h 파일을 수정해준다.

tensorflow\core\public\session.h

각 위치에 TF_EXPORT 추가

86번째 줄

class Session {
 public:
  TF_EXPORT Session();
  virtual ~Session();

242번째 줄

TF_EXPORT Status NewSession(const SessionOptions& options, Session** out_session);

279번째 줄

TF_EXPORT Session* NewSession(const SessionOptions& options);

8.2 session_options.h 파일 수정

tensorflow\core\public\session_options.h

29번째 줄

TF_EXPORT struct SessionOptions {

61번째 줄

  TF_EXPORT SessionOptions();

9. .lib 빌드

.lib 빌드는 아래 명령어와 같다.

$ bazel build --config=cuda tensorflow:tensorflow.lib

이는 위의 dll 빌드보다 오래걸리지 않는다. 아래 위치에 lib 파일이 생긴다.

C:/users/이름/_bazel_이름/xv6zejvsx/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/tensorflow.lib

9. Visual Studio 2015에 .lib 및 .dll 추가하여 프로젝트 설정하기

여기서 주의해야할 점은 bazel 소스 빌드 된 파일들을 함부로 복붙하면 안된다.

바로가기 링크들이 숨어있어서... 복사가 안되기 때문에 복사할 때 일일이 복사해주어야함

또한 protobuf / eigen / com_google_absl 패키지들이 필요함 (이미 빌드 되어있을 것임)

c++

../external/com_google_absl

../external/protobuf_archive/src

../execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin

../external/eigen_archive

linker

C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.0/lib/x64

../execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow

linker input

tensorflow.lib

tensorflow.dll 파일은 visual studio 프로젝트 폴더에서 x64/Debug or x64/Release 폴더에 넣어준다

Project_temp\x64\Debug

10. 만약에 C4996 에러가 날 경우에는 전처리기 추가

심각도 코드 설명 프로젝트 파일 줄 비표시 오류(Suppression) 상태
오류 C4996 'std::swap_ranges::_Unchecked_iterators::_Deprecate': Call to 'std::swap_ranges' with parameters that may be unsafe - this call relies on the caller to check that the passed values are correct. To disable this warning, use -D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS. See documentation on how to use Visual C++ 'Checked Iterators' tensorflow_project c:\program files (x86)\microsoft visual studio 14.0\vc\include\algorithm 887

전처리기 추가

COMPILER_MSVC
NOMINMAX
PLATFORM_WINDOWS
_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
_SCL_SECURE_NO_WARNINGS

또한 위와 같은 명령어 이외에도 아래와 같은 명령어로 빌드 할 수도 있다.

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow:libtensorflow_cc.so

이럴 경우에는 .lib .dll 파일의 확장자가 생기지 않아서 아래와 같이 변경해주어서 사용해야한다.

libtensorflow_cc.so -> tensorflow_cc.dll
liblibtensorflow_cc.so.ifso -> tensorflow_cc.lib

참고자료 1 : https://www.tensorflow.org/install/source_windows

Windows의 소스에서 빌드 | TensorFlow

소스에서 TensorFlow pip 패키지를 빌드하고 Windows에 설치합니다. 참고: 철저히 테스트되어 사전 빌드된 Windows 시스템용 TensorFlow 패키지가 이미 제공되고 있습니다. Windows용 설정 다음 빌드 도구를 설치하여 Windows 개발 환경을 구성합니다. Python 및 TensorFlow 패키지 종속성 설치 Windows용 Python 3.5.x 또는 Python 3.6.x 64비트 출시를 설치합니다. 선택적 기능으로 pip

www.tensorflow.org

참고자료 2 (처음부터 끝까지 잘 정리되어 있음): https://github.com/sitting-duck/stuff/tree/master/ai/tensorflow/build_tensorflow_1.14_source_for_Windows

sitting-duck/stuff

code stuff. Contribute to sitting-duck/stuff development by creating an account on GitHub.

github.com

참고자료 3 : session.h 에러 이슈

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/23542

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30647

참고자료 4 : session.h 파일을 고치지 않고, build script 를 고쳐서 실행하는 방법

https://github.com/guikarist/tensorflow-windows-build-script

guikarist/tensorflow-windows-build-script

A script to automate building Tensorflow on Windows and solve some problems - guikarist/tensorflow-windows-build-script