在 Windows 10 下使用 Bazel 从源码编译 TensorFlow 1.15.3 的 pip 安装包，并重点突出了对 CPU 版本支持 AVX2 指令集的配置与使用。本文将介绍这一过程中涉及到的关键步骤和注意事项，帮助你轻松地编译 TensorFlow 1.15.3 版本并生成 pip 安装包，同时使其支持 AVX2 指令集。首先，我们需要先安装 Bazel。Bazel 是一种强大的工具，可以支持在多种操作系统上从源码编译软件。在 Windows 上，我们首先需要安装 JDK 并设置环境变量。完成这些后，就可以通过官方提供的脚本安装 Bazel 了。一旦 Bazel 安装完成，我们就可以开始准备编译 TensorFlow 1.15.3 了。接下来，我们需要下载 TensorFlow 的源代码。在 Windows 上，我们可以使用 Git 命令行工具来下载代码。如果还没有安装 Git，我们可以使用 Chocolatey 或 Scoop 等工具来安装它。一旦下载完 TensorFlow 的源代码，我们就可以开始配置编译选项了。在配置编译选项时，我们需要指定一些重要的参数。首先，我们需要指定 Python 的版本。由于 TensorFlow 1.15.3 支持 Python 3.6 到 3.8 版本，因此我们需要选择一个这个范围内的 Python 版本。接下来，我们需要指定 TensorFlow 要支持的 CPU 后端。为了支持 AVX2 指令集，我们需要使用 XLA 和 CUDA 9.0 或更新版本的组合。此外，我们还可以使用 JIT 编译模式来提高 TensorFlow 的性能。在配置好编译选项后，我们就可以开始编译 TensorFlow 了。首先，我们需要使用以下命令运行 TensorFlow 的构建脚本：

这个命令会使用 Bazel 从头开始编译 TensorFlow，并将其封装成一个 pip 安装包。这个安装包可以在 Python 中使用 pip 命令进行安装。完成编译后，我们可以使用以下命令将编译得到的 TensorFlow pip 安装包导出到当前目录：

这个命令会在 /tmp/tensorflow_pkg 目录下生成一个 tensorflow-1.15.3-py3-none-any.whl 文件。这个文件就是我们编译得到的 TensorFlow pip 安装包了。最后，我们可以使用以下命令在 Python 中安装这个 pip 安装包：

这个命令会在当前 Python 环境中安装 TensorFlow，并使其支持 AVX2 指令集。如果一切顺利，我们就成功地在 Windows 10 下使用 Bazel 从源码编译了 TensorFlow 1.15.3 的 pip 安装包，并使其支持 AVX2 指令集了！