当副本包含空格时，如何使用bazel在docker build图像上交叉编译tensorflow-serving

背景信息

我想在不支持标准tensorflow构建中使用的现代cpu指令的某些较旧的机器（目标系统）上运行tensorflow-serving。我使用这些说明通过docker安装tf-serving。但是我在github上遇到了Tensorflow Serving Illegal Instruction core dumped与此类似的错误。建议的解决方案是使用一个码头工人集结图像编译它描述了我的目标系统上的二进制这里。

由于这部分与复制我的问题有关，因此我将在此处复制相关命令：

git clone https://github.com/tensorflow/serving
cd serving
docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel -f tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel .

这将-march=native在速度较慢的目标计算机上的docker容器中将带有标志的二进制文件编译出来并工作。

目标系统信息

但是，在我的旧计算机上，编译将永远耗时，我想使用其他功能更强大的PC对二进制文件进行交叉编译。我使用了此答案中提供的命令来找出目标系统所需的编译标志，以复制构建标志-march=native，该标志是上述过程中隐式使用的默认标志。

gcc -### -E - -march=native 2>&1 | sed -r '/cc1/!d;s/(")|(^.* - )//g'

给了我以下标志：

-march=core2 -mmmx -mno-3dnow -msse -msse2 -msse3 -mssse3 -mno-sse4a -mcx16 -msahf -mno-movbe -mno-aes -mno-sha -mno-pclmul -mno-popcnt -mno-abm -mno-lwp -mno-fma -mno-fma4 -mno-xop -mno-bmi -mno-bmi2 -mno-tbm -mno-avx -mno-avx2 -mno-sse4.2 -mno-sse4.1 -mno-lzcnt -mno-rtm -mno-hle -mno-rdrnd -mno-f16c -mno-fsgsbase -mno-rdseed -mno-prfchw -mno-adx -mfxsr -mno-xsave -mno-xsaveopt -mno-avx512f -mno-avx512er -mno-avx512cd -mno-avx512pf -mno-prefetchwt1 -mno-clflushopt -mno-xsavec -mno-xsaves -mno-avx512dq -mno-avx512bw -mno-avx512vl -mno-avx512ifma -mno-avx512vbmi -mno-clwb -mno-mwaitx -mno-clzero -mno-pku --param l1-cache-size=32 --param l1-cache-line-size=64 --param l2-cache-size=2048 -mtune=core2

请特别注意末尾的跟随标志，其中包含空格：

 --param l1-cache-size=32 --param l1-cache-line-size=64 --param l2-cache-size=2048

我可以在docker构建过程中通过build参数提供这些标志TF_SERVING_BUILD_OPTIONS，如此处的文档所述

然后，该字符串用于运行bazel构建，可以在 Dockerfile.devel

因此，我从上方获取所有标志并将其放在--copt=最前面，并将结果字符串放入变量中TF_SERVING_BUILD_OPTIONS。这是我的总命令，包括末尾带有空格的副本：

docker build --pull \
    --build-arg TF_SERVING_BUILD_OPTIONS="--copt=-mmmx --copt=-mno-3dnow --copt=-msse --copt=-msse2 --copt=-msse3 --copt=-mssse3 --copt=-mno-sse4a --copt=-mcx16 --copt=-msahf --copt=-mno-movbe --copt=-mno-aes --copt=-mno-sha --copt=-mno-pclmul --copt=-mno-popcnt --copt=-mno-abm --copt=-mno-lwp --copt=-mno-fma --copt=-mno-fma4 --copt=-mno-xop --copt=-mno-bmi --copt=-mno-bmi2 --copt=-mno-tbm --copt=-mno-avx --copt=-mno-avx2 --copt=-mno-sse4.2 --copt=-mno-sse4.1 --copt=-mno-lzcnt --copt=-mno-rtm --copt=-mno-hle --copt=-mno-rdrnd --copt=-mno-f16c --copt=-mno-fsgsbase --copt=-mno-rdseed --copt=-mno-prfchw --copt=-mno-adx --copt=-mfxsr --copt=-mno-xsave --copt=-mno-xsaveopt --copt=-mno-avx512f --copt=-mno-avx512er --copt=-mno-avx512cd --copt=-mno-avx512pf --copt=-mno-prefetchwt1 --copt=-mno-clflushopt --copt=-mno-xsavec --copt=-mno-xsaves --copt=-mno-avx512dq --copt=-mno-avx512bw --copt=-mno-avx512vl --copt=-mno-avx512ifma --copt=-mno-avx512vbmi --copt=-mno-clwb --copt=-mno-mwaitx --copt=-mno-clzero --copt=--param l1-cache-size=32 --copt=--param l1-cache-line-size=64 --copt=--param l2-cache-size=2048 --copt=-mtune=core2" \
    -t $USER/tensorflow/serving-devel \
    -f tensorflow_serving/tools/docker/Dockerfile.devel .

问题

但是，bazel抱怨如下，这可能是由于它们之间的空间所致，--param而l1-cache-size=32这是提供给bazel build调用的C编译器的一个选项。

ERROR: Skipping 'l1-cache-line-size=64': couldn't determine target from filename 'l1-cache-line-size=64'
ERROR: couldn't determine target from filename 'l1-cache-line-size=64'
INFO: Elapsed time: 20.233s
INFO: 0 processes.
FAILED: Build did NOT complete successfully (0 packages loaded)
The command '/bin/sh -c bazel build --color=yes --curses=yes     ${TF_SERVING_BAZEL_OPTIONS}     --verbose_failures     --output_filter=DONT_MATCH_ANYTHING     ${TF_SERVING_BUILD_OPTIONS}     tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server &&     cp bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server     /usr/local/bin/' returned a non-zero code: 1

我尝试了什么

1. 我尝试在最后一个标志中转义空格字符：

TF_SERVING_BUILD_OPTIONS="--copt=-mmmx ... --copt=--param\ l1-cache-size=32 --copt=--param\ l1-cache-line-size=64 --copt=--param\ l2-cache-size=2048 --copt=-mtune=core2 "

但是bazel仍然抱怨与上面相同的错误消息。

2. 我尝试将命令括在双引号或单引号中：

TF_SERVING_BUILD_OPTIONS="--copt=-mmmx ... --copt=\"--param l1-cache-size=32\" --copt=\"--param l1-cache-line-size=64\" --copt=\"--param l2-cache-size=2048\" --copt=-mtune=core2 "

还会出现与以前相同的错误。

3. 我尝试使用内部双引号，copts并TF_SERVING_BUILD_OPTIONS使用外部单引号将换行，但存在相同的错误。

4. 我尝试使用来转义双引号\x22。与以前类似的错误。这次表明目标格式不正确ERROR: Skipping 'l1-cache-size=32\x22': Bad target pattern...

5. 我尝试使用以下命令转义空格字符\40：

TF_SERVING_BUILD_OPTIONS="--copt=-mmmx ... --copt=--param\40l1-cache-size=32 --copt=--param\40l1-cache-line-size=64 --copt=--param\40l2-cache-size=2048 --copt=-mtune=core2 "

这次bazel并没有抱怨，因为copt的参数是一个没有正常空格的字符串。但是，由于我收到以下错误，参数被错误地传递给gcc：

ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/e53bbb0b0da4e26d24b415310219b953/external/grpc/BUILD:692:1: C++ compilation of rule '@grpc//:grpc_base_c' failed (Exit 1): gcc failed: error executing command 
  (cd /root/.cache/bazel/_bazel_root/e53bbb0b0da4e26d24b415310219b953/execroot/tf_serving && \
  exec env - \
    PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin \
    PWD=/proc/self/cwd \
    PYTHON_BIN_PATH=/usr/bin/python \
  /usr/bin/gcc -U_FORTIFY_SOURCE -fstack-protector -Wall -Wunused-but-set-parameter -Wno-free-nonheap-object -fno-omit-frame-pointer -g0 -O2 '-D_FORTIFY_SOURCE=1' -DNDEBUG -ffunction-sections -fdata-sections '-std=c++0x' -MD -MF bazel-out/k8-opt/bin/external/grpc/_objs/grpc_base_c/endpoint_pair_uv.d '-frandom-seed=bazel-out/k8-opt/bin/external/grpc/_objs/grpc_base_c/endpoint_pair_uv.o' '-DGRPC_ARES=0' -iquote external/grpc -iquote bazel-out/k8-opt/genfiles/external/grpc -iquote bazel-out/k8-opt/bin/external/grpc -iquote external/zlib_archive -iquote bazel-out/k8-opt/genfiles/external/zlib_archive -iquote bazel-out/k8-opt/bin/external/zlib_archive -isystem external/grpc/include -isystem bazel-out/k8-opt/genfiles/external/grpc/include -isystem bazel-out/k8-opt/bin/external/grpc/include -isystem external/zlib_archive -isystem bazel-out/k8-opt/genfiles/external/zlib_archive -isystem bazel-out/k8-opt/bin/external/zlib_archive -mmmx -mno-3dnow -msse -msse2 -msse3 -mssse3 -mno-sse4a -mcx16 -msahf -mno-movbe -mno-aes -mno-sha -mno-pclmul -mno-popcnt -mno-abm -mno-lwp -mno-fma -mno-fma4 -mno-xop -mno-bmi -mno-bmi2 -mno-tbm -mno-avx -mno-avx2 -mno-sse4.2 -mno-sse4.1 -mno-lzcnt -mno-rtm -mno-hle -mno-rdrnd -mno-f16c -mno-fsgsbase -mno-rdseed -mno-prfchw -mno-adx -mfxsr -mno-xsave -mno-xsaveopt -mno-avx512f -mno-avx512er -mno-avx512cd -mno-avx512pf -mno-prefetchwt1 -mno-clflushopt -mno-xsavec -mno-xsaves -mno-avx512dq -mno-avx512bw -mno-avx512vl -mno-avx512ifma -mno-avx512vbmi -mno-clwb -mno-mwaitx -mno-clzero '--param\40l1-cache-size=32' '--param\40l1-cache-line-size=64' '--param\40l2-cache-size=2048' '-mtune=core2' '-std=c++14' '-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0' -fno-canonical-system-headers -Wno-builtin-macro-redefined '-D__DATE__="redacted"' '-D__TIMESTAMP__="redacted"' '-D__TIME__="redacted"' -c external/grpc/src/core/lib/iomgr/endpoint_pair_uv.cc -o bazel-out/k8-opt/bin/external/grpc/_objs/grpc_base_c/endpoint_pair_uv.o)
Execution platform: @bazel_tools//platforms:host_platform
gcc: error: unrecognized command line option '--param\40l1-cache-size=32'
gcc: error: unrecognized command line option '--param\40l1-cache-line-size=64'
gcc: error: unrecognized command line option '--param\40l2-cache-size=2048'
Target //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server failed to build

看来这与github上的以下问题有关。

6. 我尝试了不带空格的标志的编译，并最终完成了罚款，这进一步加强了以下假设：错误是由于从bazel处理不正确的空格引起的。

我该如何解决这个问题？