TensorFlow的源码需要使用bazel进行编译,所以需要安装bazel构建工具 1.安装JDK 8 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install oracle-java8-installer 2.向软件源中添加bazel信息 echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable j

作者Jack47 转载请保留作者和原文出处 之前博主写了系列文章Google软件构建工具Bazel原理及使用方法介绍.最近使用了一段时间后,觉得这个东西不是一种通用的构建工具,很难对接到情况复杂的大的工程项目里.今天来讲讲为什么博主觉得google bazel构建工具不会大规模流行起来.本文是参考Gradle--另外一个很出名的构建工具--的人对bazel的看法的这篇文章基础上整理而成的 Google bazel想解决什么问题? Bazel是Google内部构建系统Blaze的子集,所以Baze

目录 说明 分析 全局设定文件:$TF_ROOT/WORKSPACE 外部依赖项入口:tensorflow/workspace.bzl 看看有多少package? 本来是想理解一下TF源码编译过程的,后来发现功力和时间有限,就只分析了两个入口级文件$TF_ROOT/WORKSPACE和$TF_ROOT/tensorflow/workspace.bzl 说明 只考虑Bazel,不考虑CMake. 只考虑WORKSPACE,BUILD,*.bzl,不考虑configure和configure.py

目录 前提 基本概念 速查链接汇总 stage1: 一个package, 一个target stage2: 一个package,多个target stage3: 多package,多target stage4: 使用外部依赖 最佳实践 这是关于Bazel的第二篇blog,前一篇写了安装.配置相关的东西,这一篇则是4个逐步推进的例子,改编自官方demo:以及相应的概念.文档链接等. 前提 Linux(Ubuntu, etc)或Mac OSX系统,会点儿命令行(包括brew/apt) 装好了zsh和

官方Doc:https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html 使用Bazel定制的APT存储库 (recommended) 1. Install JDK 8 安装JDK 8使用下面命令:: sudo apt-get install openjdk-8-jdk 在 Ubuntu 14.04 LTS你可能需要使用 PPA: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt

Google软件构建工具Bazel FAQ 本文是我的翻译,原文在这里.欢迎转载,转载请注名本文作者和原始链接 注:如果想了解Bazel的原理,可以看看我之前翻译的Google Blaze原理及使用方法介绍系列 Bazel是什么? Bazel是一个构建工具,即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具,跟Make.Ant.Gradle.Buck.Pants和Maven一样. Bazel有什么特殊之处 Bazel是设计用来配合Google的软件开发模式.有以下几个特点: 多语言支持:Bazel支持Ja

转载Google软件构建工具Bazel FAQ 本文是我的翻译,原文在这里.欢迎转载,转载请注名本文作者和原始链接注:如果想了解Bazel的原理,可以看看我之前翻译的Google Blaze原理及使用方法介绍系列 Bazel是什么? Bazel是一个构建工具,即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具,跟Make.Ant.Gradle.Buck.Pants和Maven一样. Bazel有什么特殊之处 Bazel是设计用来配合Google的软件开发模式.有以下几个特点: 多语言支持:Bazel支持J

Bazel入门   原文:http://bazel.io/docs/getting-started.html 译者:chai2010 安装 安装过程请参考: http://bazel.io/docs/install.html 使用工作区(workspace) 所有的Bazel构建都是基于一个 工作区(workspace) 概念,它是文件系统中一个保存了全部源代码的目录,同时还将包含一些构建后的输出目录的符号链接(例如:bazel-bin 和 bazel-out 等输出目录).工作区目录可以随意放

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

bazel的使用 bazel是google开源的构建工具,可以支持多种语言的构建.这里来尝试一下如何在C++项目中使用bazel构建. 安装就不介绍了,在官网很详细,输入bazel --help: Usage: bazel <command> <options> ... Available commands: analyze-profile Analyzes build profile data. build Builds the specified targets. canoni

2018-12-26 21:56:23 编译和移植tensorflow的C/C++源码时,用到bazel这一构建工具.本篇blog记录遇到的安装.配置问题. 吐槽 构建工具,从make/ant/cmake/gradle一路用下来,各有优劣,只能说用的越熟练越容易上手 编译安装bazel时用到java.为啥不全用C++写? bazel命名是有补全的,但是ubuntu + zsh + oh-my-zsh + apt的组合下,bazel的补全需要自行安装 为什么编译tensorflow而不是pip i

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

什么是bazel https://docs.bazel.build/versions/master/bazel-overview.html 使用 bazel 构建 c++ 工程 https://github.com/bazelbuild/examples/tree/master/cpp-tutorial https://docs.bazel.build/versions/master/tutorial/cpp.html https://docs.bazel.build/versions/mast

Bazel使用了解 Bazel产生的背景 什么是Bazel 快(Fast) 可伸缩(scalable) 跨语言(multi-language) 可扩展(extensible) Bazel中的主要文件 WORKSPACE BUILD.bazel 自定义 rule (*.bzl) 配置项 .bazelrc 使用Bazel部署go应用 手动通过Bazel部署go应用 使用gazelle自动生成BUILD.bazel文件 参考 Bazel使用了解 Bazel产生的背景 1.开源成为当前软件开发的主旋律.

C++20 如何以 Bazel & Clang 进行构建呢? 本文将介绍: Bazel 构建系统的安装 LLVM 编译系统的安装 Clang is an "LLVM native" C/C++/Objective-C compiler Bazel Clang 工具链的配置 C++20 库与应用的构建 本文示例可见: https://github.com/ikuokuo/start-cpp20 本文是于 Ubuntu 20 上进行的实践,Windows 可以用 WSL 准备环境.

转载时请注明出处: 修雨轩陈 系统环境说明: ------------------------------------ 操作系统 : ubunt 14.03 _ x86_64 操作系统 内存: 8GB 硬盘 500G ------------------------------------ 一.编译TensorFlow在android上的Demo 1.1 搭建环境 l 下载tensorFlow 首先,选择一个目录用git命令下载tensorFlow 在github上的源码, 如下所示: Tens

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问