用bazel用android ndk toolchain构建C++目标的正确方法是什么

Question

我有一个带有tflite模型推断的。cpp代码。此源代码文件是bazel工作区的一部分。我想用默认的桌面编译器和ndk的arm64自定义工具链来构建它，然后在PC和移动上运行它，并比较结果。如何从ndk工具链（someandroidndkpath/toolchains/arm64/bin/clang）中指定自定义编译器？

我在构建文件中有一个简单的目标：

cc_binary(
    name = "Evaluation",
    srcs = ["evaluation.cpp"],
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        "@org_tensorflow//tensorflow/lite:framework",
        "@org_tensorflow//tensorflow/lite/kernels:builtin_ops",
    ],
)

编辑：多亏了@ahumesky，它起作用了。我想说明如何配置android_ndk_repository规则。

_ANDROID_NDK_HOME = "~/Android/Sdk/ndk/20.1.5948944/"
_ANDROID_SDK_HOME = "~/Android/Sdk/"
_ANDROID_NDK_API_VERSION = "29"
_ANDROID_SDK_API_VERSION = "29"
_ANDROID_BUILD_TOOLS_VERSION = "29.0.2"

示例：

load("//third_party/android:android_configure.bzl", "android_configure")
android_configure(name = "local_config_android")
load("@local_config_android//:android.bzl", "android_workspace")
android_workspace()

Answer 1

首先，确保在Workspace文件中设置了android_ndk_repository规则（可以手动设置，也可以通过TensorFlow的configure脚本设置），然后尝试以下bazel标志：

--crosstool_top=//external:android/crosstool
--host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain
--cpu=arm64-v8a

使用Android交叉表，--CPU可以是ARM64-V8A、ARMeabi-V7A、x86或x86_64之一

注意，只有在构建cc_binary时才需要这些标志。如果您正在构建android_binary，那么android_binary依赖项中的cc_library规则将自动使用Android交叉。