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在Bazel中,给定构建目标,脚本(在Bazel外部运行)如何获取生成文件的路径? 方案:我正在使用Bazel进行构建,然后在完成后将结果复制到服务器.我只需要知道要复制什么文件即可.我可以对文件列表进行硬编码,但我不想这样做. 一个简单的例子:这个Bazel脚本: genrule( name = "main", srcs = ["main.in"], o
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在构建Bazel可以使用多少个CPU内核时,是否有办法告诉Bazel? TL; DR 我在VMware Workstation上构建TensorFlow,并且作为虚拟机,我可以调整虚拟机的处理器和核心数量. 在构建TensorFlow的过程中,我发现仅使用一个核心即可. 当我为Workstation提供四个内核并构建TensorFlow时,它最终使系统停止运行,直到必须重新启动.
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我正在尝试将Mercurial版本烘焙到我的Bazel文件中,以便获得如下内容: # These I set manually, since they're "semantic" MAJOR_VERSION = 2 MINOR_VERSION = 3 BUGFIX_VERSION = 1 # This should be the result of `hg id -n` BUILD_VER
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我在Linux(GeForce 840M)上配置了tensorflow以支持CUDA,但与我以前的CPU相比,这些程序的运行慢.另外,我没有没有收到任何消息,提示我在运行程序时某某CUDA库已成功打开.相反,这是我运行任何tensorflow程序时在日志中得到的内容: python Neuralnet.py Successfully downloaded train-images-idx3
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我正在按照TensorFlow . 我收到以下错误: ERROR: /home/ubuntu/tensorflow/tensorflow/stream_executor/BUILD:5:1: C++ compilation of rule '//tensorflow/stream_executor:stream_e xecutor' failed: crosstool_wrap
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通过将我的源代码添加到tensorflow/lite/examples,类似于官方C ++ TF指南建议的完整TF.现在,我想将其构建为一个单独的项目(共享库),以静态方式链接到TF Lite,并使用CMake作为构建系统. 我试图向我的CMakeLists.txt添加自定义目标,这将使用Bazel构建TF Lite: set(TENSORFLOW_DIR ${CMAKE_SOURCE
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我正在从源代码(documentation)安装tensorflow ). Cuda驱动程序版本: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17 当我运行以下命令时: bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_tra
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我想使用gtest创建一个用于单元测试的Bazel C ++项目. 最小设置是什么? (我的计算机上仅安装了 Bazel ,并且我在Linux下运行) 解决方案 项目结构为: . ├── bin │ ├── BUILD │ ├── hello.cpp ├── MyLib │ ├── BUILD │ ├── message.hpp │ ├── messa
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我正在尝试找出在Android上训练和部署Tensorflow模型的工作流程.我知道其他与StackOverflow上的问题类似的问题,但是似乎没有一个问题可以解决我遇到的问题. 在研究过Tensorflow存储库中的Android示例之后,我认为工作流应该是这样的: 在Python中构建和训练Tensorflow模型. 创建一个新图,并将所有相关节点(即不是负责训练的节点)转移到该
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我尝试使用bazel构建tensorflow-serving,但在构建过程中遇到了一些错误 ERROR:/private/var/tmp/_bazel_Kakadu/3f0c35881c95d2c43f04614911c03a57/external/local_config_cc/BUILD:49:5: in apple_cc_toolchain rule @local_config_cc/
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从gcc-7.1更新到gcc-7.2后,我收到许多关于未声明包含标准库头的错误.例如 $ bazel build //test:my_test ERROR: /home/haining/my_project/BUILD:39:1: undeclared inclusion(s) in rule '//test:my_test': this rule is missing dependency
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我设法构建了JNI库(jar,jni共享cc_library,包装的cc_library),但是我看不到如何构建使用它的Java应用程序.我的构建很简单: java_binary( name = "OCFTestServer", srcs = glob(["src/main/java/**/*.java"]), deps = ["//:OpenOCF-JNI"])
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构建Tensorflow 1.1.0时出现此错误 Starting local Bazel server and connecting to it... ERROR: /home/bishal/.cache/bazel/_bazel_bishal/798d6395d959361055d9b5ddcd7dcd45/external/io_bazel_rules_closure/closure/
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据我了解,使用bazel只能产生libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so. 我需要生成独立于位置(-fPIC)的静态库,因为稍后将它们链接到我自己的动态库中. 我找到了此答案,它建议使用项目中包含的Makefile. 我成功地用它代替了libtensorflow_cc.so,但是我该怎么做来代替libtensorflow_framework
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我正在尝试通过Intel CPU设置上的MKL优化从源构建张量流.我已经按照此处的官方说明进行操作,直到命令bazel build --config=mkl --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package. 不幸的是,编译运行了一段时间,然后失败了.感谢您对此事的帮助. 更新后的输出日志(使用bazel --v
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每个 Resources#asCharSource . Bazel依赖于测试文件并将其显示在类路径中的首选方式是什么? 我的src/test/resources/BUILD中包含以下内容: filegroup( name = "test-deps", testonly = 1, srcs = glob(["*.txt"]), visibility
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这就像来自使用Tensorflow .我想将android示例项目与tensorflow git repo分开,并能够以tensorflow作为依赖项单独构建它.这是我的文件夹结构 my_project |-- WORKSPACE |-- android | |-- BUILD | `-- ... |-- tensorflow | |-- tensorflow | | |
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我要使用像clang-format,clang-tidy这样的clang工具或生成 这样的编译数据库,我需要知道WORKSPACE目录在.bzl文件中.我如何获得它?考虑下面的示例,我只想在我的工作区中打印所有src文件的完整路径: # simple_example.bzl def _impl(ctx): workspace_dir = // ---> what comes her
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我可以使用大型IBM Power8计算机,并且想在其上安装TensorFlow.自然,我尝试了快速点子安装,但失败了: sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl tensorflow-0.6.0-cp27-no
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问题陈述::我想使用Golang TensorFlow在Raspberry PI 3中运行我的模型.要使用TensorFlow go,我需要拥有 libtensorflow.so 和 libtensorflow_framework.so c ++共享库. 我试图使用 bazel v0.20.0 从源代码进行构建,但最终遇到了问题并最终出错了. 目标:为张量流r1.11.0或r1.12.
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