bazel编译graph_transforms

一、安装bazel
  1、安装MSYS2 shell
  根据系统选择需要下载的版本，安装之后配置环境变量，例如：\msys64\usr\bin
  2、安装Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015
  3、根据系统从GitHub下载bazel，例如：bazel-0.16.1-windows-x86_64.exe，下载后，改名为bazel.exe方便使用，并将所在位置添加到环境变量
  4、如果需要用到python，那么需要把python添加到环境变量；如果需要用到java，那么需要下载jdk，安装之后添加到环境变量

二、编译graph_transforms
1、从cmd打开tensorflow目录，输入以下指令编译：bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph，编译成功会显示：

2、编译的时候，有可能会出现各种问题，根据实验猜测可能的原因：bazel有bug，bazel和tensorflow的版本不匹配。
  （1）tf1.9和tf1.10，使用bazel-0.24.0和bazel-0.17.2都无法编译
  （2）tf1.9和tf1.10，使用bazel-0.19.0编译到一半出现错误
  （3）tf1.5，使用bazel-0.19.0编译到一半出现错误
  （4）tf1.5，使用bazel-0.17.2编译成功

3、使用tf1.5和bazel-0.17.2，编译quantize_graph，输入的指令为：bazel build tensorflow/tools/quantization:quantize_graph
  经过测试，在使用quantize_graph的时候，只有默认的round模式可以使用，其他的模式（quantize, eightbit, weights, weights_rounded）都会报错。猜测原因：版本有bug

4、使用tf1.5和bazel-0.17.2，编译optimize_for_inference，输入的指令为：

  经过测试，optimize_for_inference可以使用。

三、简单的方式使用quantize_graph
  实际上，在tensorflow的工具箱里有quantize_graph的python版本，可以直接使用，存放的位置：
  tensorflow\tensorflow\tools\quantization，如果下载的是tf1.5，在使用的时候和bazel编译出来的版本一样，会出现错误。接下来测试了tf1.10版本，round模式和weights模式没有问题，但是eightbit模式会出现如下错误：ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity，找到代码错误的地方，发现是min_value = np.min(float_tensor.flatten()), max_value = np.max(float_tensor.flatten())这两行代码出错，原因是因为这个矩阵是空矩阵，在这个地方进行如下修改：

np_modify = float_tensor.flatten()
  if np_modify.size == 0:
      min_value = 0
      max_value = 0
  else:
    min_value = np.min(float_tensor.flatten())
    max_value = np.max(float_tensor.flatten())

修改之后，eightbit模式可以正常运行。