问题 与 解决

注意对应关系是否正确，tensorflow版本，cuda版本，visual studio的vc版本，bazel版本（下载报错提示中要求的最高版本，否则报错可能性很大，可先用一个较高的版本，然后通过错误提示降级） 例如： tensorflow分支r2.3, cuda 10.2, visual studio 2019 (MSVC v14.27), bazel 3.1.0确认环境变量配置正确，相关重要的环境变量如下：

Path 检查是否有以下项 （具体路径以实际安装版本为准）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64 C:\msys64 C:\msys64\usr\bin

系统变量检查以下项 （具体路径以实际安装版本为准）

BAZEL_SH C:\msys64\usr\bin\bash.exe BAZEL_VC 详见表格 (BAZEL不能指定VC版本号, 如果BAZEL_VC目录下有多个VC版本，保留需要的VC, 重命名其它VC目录) BAZEL_VS C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

tensorflow版本号MSVC版本BAZEL_VC 配置路径1.111.13.12.314.27.29110C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC eigen下载报错： workspace.bzl 文件 bitbucket.org/eigen/eigen 修改为 mirror.bazel.build/bitbucket.org/eigen/eigen/python环境使用virtualenv生成python3.6的执行环境，anaconda或者其它方式生成的环境，或者其它版本的python, 很有可能会报错不能在有加密软件的公司电脑上执行，会报乱码错误如果出现map/list文件找不到的问题，BAZEL_VC修改为错误的，编译，再修改这个变量为正确的，再编译

执行流程

安装配置git, mysys64, visual studio, bazel, cuda, cudnn环境 再配置python虚拟环境 执行python configure.py 执行编译命令

参考教程

https://medium.com/@amsokol.com/update-1-how-to-build-and-install-tensorflow-gpu-cpu-for-windows-from-source-code-using-bazel-and-c2e86fec9ef2