Если вы вносите изменения в пакет pip TensorFlow Hub, вам, скорее всего, захочется пересобрать пакет pip из исходного кода, чтобы опробовать свои изменения.
Для этого необходимо:
- Питон
- Тензорфлоу
- Гит
- Базель
Альтернативно, если вы установите компилятор protobuf, вы можете опробовать свои изменения без использования bazel .
Настройка виртуального окружения
Активировать виртуальную среду
Установите virtualenv, если он еще не установлен:
~$ sudo apt-get install python-virtualenv
Создайте виртуальную среду для создания пакета:
~$ virtualenv --system-site-packages tensorflow_hub_env
И активируйте его:
~$ source ~/tensorflow_hub_env/bin/activate # bash, sh, ksh, or zsh
~$ source ~/tensorflow_hub_env/bin/activate.csh # csh or tcsh
Клонируйте репозиторий TensorFlow Hub.
(tensorflow_hub_env)~/$ git clone https://github.com/tensorflow/hub
(tensorflow_hub_env)~/$ cd hub
Проверьте свои изменения
Запустите тесты TensorFlow Hub
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel test tensorflow_hub:all
Сборка и установка пакета
Создайте скрипт упаковки pip в TensorFlow Hub.
Чтобы создать пакет pip для TensorFlow Hub:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel build tensorflow_hub/pip_package:build_pip_package
Создайте пакет pip TensorFlow Hub.
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel-bin/tensorflow_hub/pip_package/build_pip_package \
/tmp/tensorflow_hub_pkg
Установите и протестируйте пакет pip (необязательно).
Выполните следующие команды, чтобы установить пакет pip.
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ pip install /tmp/tensorflow_hub_pkg/*.whl
Тестовый импорт TensorFlow Hub:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ cd .. # exit the directory to avoid confusion
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"
Установка «Разработчик» (экспериментальная)
Сборка пакета с помощью bazel — единственный официально поддерживаемый метод. Однако если вы не знакомы с bazel, проще работать с инструментами с открытым исходным кодом. Для этого вы можете выполнить «установку разработчиком» пакета.
Этот метод установки позволяет вам установить рабочий каталог в вашу среду Python, чтобы текущие изменения отражались при импорте пакета.
Настройте репозиторий
Сначала настройте virtualenv и репозиторий, как описано выше .
Установить protoc
Поскольку TensorFlow Hub использует protobufs, вам понадобится компилятор protobuf для создания необходимых файлов Python _pb2.py из файлов .proto .
На Mac:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ brew install protobuf
В Linux
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ sudo apt install protobuf-compiler
Скомпилируйте файлы .proto
Изначально в каталоге нет файлов _pb2.py :
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ ls -1 tensorflow_hub/*_pb2.py
Запустите protoc , чтобы создать их:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ protoc -I=tensorflow_hub --python_out=tensorflow_hub tensorflow_hub/*.proto
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ ls -1 tensorflow_hub/*_pb2.py
tensorflow_hub/image_module_info_pb2.py tensorflow_hub/module_attachment_pb2.py tensorflow_hub/module_def_pb2.py
Импортировать напрямую из репозитория
Имея файлы _pb2.py , вы можете опробовать свои изменения непосредственно из каталога TensorFlow Hub:
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"
Установить в режиме "разработчика"
Или, чтобы использовать это вне корня репозитория, вы можете использовать установку setup.py develop :
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ python tensorflow_hub/pip_package/setup.py develop
Теперь вы можете использовать свои локальные изменения в обычной виртуальной среде Python без необходимости пересобирать и устанавливать пакет pip для каждого нового изменения:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ cd .. # exit the directory to avoid confusion
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"
Деактивировать виртуальную среду
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ deactivate