一、准备工作
1、安装以下软件：
  cmake
  git
  swig
其中， cmake和git需要配置环境变量；swig不需要安装，下载下来直接可以使用。
2、编译环境
  介绍一下编译时使用的环境：python3.5，tensorflow-r1.9，vs2015，cuda9.0，cudnn7.1.4（因为编译的是cpu版本，所以实际上cuda和cudnn这里不需要）
3、编译目录
  tensorflow-r1.9的存放位置需要注意，文件夹的位置不要放的太深，因为编译要求文件名的长度不能超过1024，要不然编译过程中会报错。（fatal error C1014: 包含文件太多 : 深度=1024）
二、编译
  1、找到下载的tensorflow-r1.9文件夹，打开tensorflow-r1.9\tensorflow\contrib\cmake文件夹，在这个文件夹下面新建一个build文件夹作为编译结果的存放目录。
  2、在cmd环境下打开build文件夹，然后输入以下指令

cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSWIG_EXECUTABLE=D:\lib\swigwin-3.0.12\swig.exe -DPYTHON_EXECUTABLE=D:\Programs\Python\Python35\python.exe -DPYTHON_LIBRARIES=D:\Programs\Python\Python35\libs\python35.lib -Dtensorflow_BUILD_SHARED_LIB=ON

  因为我这里安装了vs15和vs17，-G "Visual Studio 14 2015 Win64"是为了选择vs15来生成编译文件。
  3、运行上述指令之后会在build文件夹下出现vs的工程，找到tensorflow.sln，用vs15打开
  4、编译之前有一个问题需要注意，先挂一个vpn，然后设置vs的代理环境。因为，在编译的过程中，需要下载一些文件，不挂vpn可能会出现无法连接到下载服务器的情况，特别是grpc模块，经常会下载不下来。如果出现下载失败的情况，在编译的时候，有可能会出现100多个文件编译失败的情况。
  5、在vs里面，设置编译的版本为Release和x64，然后找到ALL_BUILD进行编译，等待编译完成即可。
  6、如果编译的时候出现错误信息： fatal error C1060: 编译器的堆空间不足，可以修改vs的选项：
  菜单栏中的工具(T)→选项(O)→项目和解决方案→生成并运行

  7、如果在编译的时候出现LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“\pywrap_tensorflow_internal.lib”错误，是因为3个项目的配置有问题，修改如下：

# 修改这三个项目的配置项
_beam_search_ops
_gru_ops
_lstm_ops

  配置属性==>连接器==>常规==>附加库目录==>添加：$(SolutionDir)$(Configuration);

参考：
https://joe-antognini.github.io/machine-learning/build-windows-tf
https://blog.csdn.net/longji/article/details/72760409