当使用Bazel构建TensorFlow时，可能会遇到各种构建失败的问题。以下是一些常见的问题和解决方法：

1. 问题：缺少依赖库或版本不兼容。 解决方法：确保您的系统上安装了所需的所有依赖库，并且版本与TensorFlow要求的兼容。您可以参考TensorFlow的官方文档获取所需的依赖库列表。如果依赖库存在于您的系统中，但版本不兼容，您可以尝试升级或降级依赖库的版本。

2. 问题：编译出错，显示错误消息。 解决方法：阅读错误消息以了解问题所在。错误消息通常会指示出问题的源代码行。您可以检查源代码行以查找可能的错误，并尝试进行修复。如果错误消息不明确，您可以尝试在论坛或社区中搜索相似的错误消息，看看其他人是否遇到了相同的问题，并找到了解决方法。

3. 问题：构建过程时间过长。 解决方法：Bazel构建TensorFlow可能需要很长时间，特别是在较旧的硬件上。您可以尝试增加构建过程的并行度，以加快构建速度。在运行Bazel构建命令时，可以使用"--jobs"参数指定并行任务的数量。例如，您可以运行"bazel build --jobs 8 tensorflow:all"以使用8个并行任务进行构建。

4. 问题：构建失败，但没有显示错误消息。 解决方法：尝试使用"--verbose_failures"参数运行Bazel构建命令，以显示详细的错误消息。这可能会提供更多的信息来定位问题所在。您还可以检查Bazel的构建日志文件，通常位于"bazel-out"目录中，以查找可能的错误消息和提示。

这些是一些常见的解决方法，但具体的问题和解决方法可能因不同的环境和情况而异。如果以上方法无法解决您的问题，建议您查阅TensorFlow的官方文档、GitHub问题跟踪或在TensorFlow社区中寻求帮助。