Step 1:
从anaconda的base环境中创建新的环境：
$ conda create -n tf2-source python=3.6
$ conda activate tf2-source
最好选择python3，否则编译脚本会出现兼容性错误！！！
基于该虚拟环境进行从源码build。 build过程中如果缺少相关的依赖模块，手工安装。
Bazel安装可以从源github中release页面下载installer-xxx.sh
$ ./bazel-0.29.1-installer-linux-x86_64.sh --user
安装在个人目录下，不需要sudo权限。
Step 2:
$ ./configure
选择需要的选项，tensorrt可以关掉。
然后，bazel build进行编译：
$ bazel build --config=cuda [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
安装的过程中，由于网络原因部分依赖库可能下载不下来，此时可以手工下载，放在提示的目录下，如：
ERROR: An error occurred during the fetch of repository 'io_bazel_rules_go':
Traceback (most recent call last):
File "/home/dataflow/.cache/bazel/_bazel_dataflow/a070875b19125f303ef2f02922aed5a5/external/bazel_tools/tools/build_defs/repo/http.bzl", line 111, column 45, in _http_archive_impl
download_info = ctx.download_and_extract(
Error in download_and_extract: java.io.IOException: Error downloading [https://github.com/bazelbuild/rules_go/releases/download/0.18.5/rules_go-0.18.5.tar.gz] to /home/dataflow/.cache/bazel/_bazel_dataflow/a070875b19125f303ef2f02922aed5a5/external/io_bazel_rules_go/temp15150386869874428079/rules_go-0.18.5.tar.gz: connect timed out
上面信息提示缺少rules_go-0.18.5.tar.gz，此时可以从上述链接中下载下来并放在bazel cache目录下，并修改成对应提示的文件名！
以上方式可以解决国内网络不稳定的问题！
CUDA 10.2 fatbinary选项错误，参考该issue删除third_party/nccl/build_defs.bzl.tpl
中的"--bin2c-path=%s" % bin2c.dirname