主要参考https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/85763065 1.安装docker 2.安装NDK https://www.linuxidc.com/Linux/2018-03/151326.htm 3.安装bazel 下载之前记得换源curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add - https://blog.csdn.net/u012505617/

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

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无用 本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. 本文是mace学习的第二步,如何撰写Yaml文件,将pb模型部署到该文件中进行编译.若环境尚未搭建完毕的同学请看第一篇环境搭建,编译出的库在安卓中如何使用请浏览第三步即mace工程化. MACE(1)-----环境搭建:https://www.cnblogs.com/missidiot/p/948

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

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