注意: このドキュメントは TensorFlow Hub 自体の変更に関心がある開発者を対象としています。TensorFlow Hub を使用するには、インストール手順をご覧ください。
TensorFlow Hub の pip パッケージを変更すると、ほとんどの場合、ソースから pip パッケージを再構築して変更内容を試すことになるでしょう。
それを行う場合は、次が必要となります。
- Python
- TensorFlow
- Git
- Bazel
または、protobuf コンパイラをインストールする場合は、bazel を使用せずに変更を試すことができます。
virtualenv をセットアップする
virtualenv の有効化
すでにインストール済みでない場合は、virtualenv をインストールします。
~$ sudo apt-get install python-virtualenv
パッケージ作成用の仮想環境を作成します。
~$ virtualenv --system-site-packages tensorflow_hub_env
その環境を有効化します。
~$ source ~/tensorflow_hub_env/bin/activate # bash, sh, ksh, or zsh
~$ source ~/tensorflow_hub_env/bin/activate.csh # csh or tcsh
TensorFlow Hub リポジトリの複製
(tensorflow_hub_env)~/$ git clone https://github.com/tensorflow/hub
(tensorflow_hub_env)~/$ cd hub
変更をテストする
TensorFlow Hub のテストの実行
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel test tensorflow_hub:all
パッケージを構築してインストールする
TensorFlow Hub の pip パッケージ作成スクリプトの構築
TensorFlow Hub の pip パッケージを構築するには、次のコードを実行します。
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel build tensorflow_hub/pip_package:build_pip_package
TensorFlow Hub の pip パッケージの作成
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel-bin/tensorflow_hub/pip_package/build_pip_package \
/tmp/tensorflow_hub_pkg
pip パッケージのインストールとテスト（オプション）
次のコマンドを実行して、pip パッケージをインストールします。
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ pip install /tmp/tensorflow_hub_pkg/*.whl
TensorFlow Hub のインポートのテスト:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ cd .. # exit the directory to avoid confusion
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"
"Developer" インストール（実験的）
警告: TensorFlow を実行するための次のアプローチは実験的であり、TensorFlow Hub チームが正式にサポートするものではありません。
bazel を使用してパッケージを構築する方法が唯一サポートされている手法です。ただし、bazel に不慣れな場合は、オープンソースツールを使用することもできます。これには、パッケージの「developer install」を実行することができます。
このインストール方法では、作業ディレクトリを Python 環境にインストールできるため、継続的な変更は、パッケージをインポートする際に反映されます。
リポジトリのセットアップ
まず、上述のとおり、virtualenv とリポジトリをセットアップします。
protoc のインストール
TensorFlow Hub は protobufs を使用するため、.proto ファイルから必要な Python _pb2.py ファイルを作成するには、protobuf コンパイラが必要となります。
Mac:
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ brew install protobuf
Linux
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ sudo apt install protobuf-compiler
.proto ファイルのコンパイル
最初は、ディレクトリに _pb2.py ファイルは存在しません。
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ ls -1 tensorflow_hub/*_pb2.py
protoc を実行して、ファイルを作成します。
(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
注意: .proto の定義を変更した場合は、忘れずに _pb2.py ファイルをリコンパイルしてください。
リポジトリから直接インポートする
_pb2.py ファイルが配置されたら、TensorFlow Hub ディレクトリから直接変更を使用して試すことができます。
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"
"developer" モードでのインストール
リポジトリルートの外部からファイルを使用するには、setup.py develop インストールを使用できます。
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ python tensorflow_hub/pip_package/setup.py develop
これで、通常の Python 仮想環境のローカル変更を使用できるようになりました。変更するたびに、pip パッケージを再構築してインストールする必要はありません。
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ cd .. # exit the directory to avoid confusion
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"
virtualenv を無効化する
(tensorflow_hub_env)~/hub/$ deactivate