将tensorflow与另一个库一起使用时出现分段故障，这两个库都链接到eigen3

当将TensorFlow与另一个库一起使用时出现分段故障，这可能是由于两个库都链接到了Eigen3库引起的。Eigen3是一个C++模板库，用于线性代数运算，包括矩阵和向量操作。它被广泛用于许多科学计算和机器学习领域的库和框架中，包括TensorFlow。

当两个库都链接到Eigen3时，可能会导致符号冲突或链接错误，从而引发分段故障。为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 确保两个库都使用相同版本的Eigen3：检查两个库的依赖关系，确保它们都链接到相同版本的Eigen3库。如果版本不一致，可能会导致冲突。
2. 检查库的链接顺序：在编译和链接过程中，确保先链接TensorFlow库，再链接另一个库。这样可以确保TensorFlow库中的Eigen3符号优先被解析。
3. 解决符号冲突：如果仍然出现分段故障，可能需要手动解决符号冲突。可以尝试使用命名空间或重命名冲突的符号，以避免冲突。
4. 更新库版本：如果以上步骤都无效，可以尝试更新TensorFlow和另一个库的版本，以查看是否有已知的问题修复。

总之，当将TensorFlow与另一个库一起使用时出现分段故障，通常是由于两个库都链接到了Eigen3库引起的。通过确保版本一致、调整链接顺序、解决符号冲突或更新库版本，可以尝试解决这个问题。如果问题仍然存在，建议查阅TensorFlow和另一个库的官方文档或社区支持，以获取更具体的解决方案。