使用 Linux 创建 TensorFlow Hub pip 软件包

注:本文档适用于有兴趣修改 TensorFlow Hub 本身的开发者。要使用 TensorFlow Hub,请参阅安装说明

如果您对 TensorFlow Hub pip 软件包进行更改,则可能需要从源代码重新构建 pip 软件包来尝试进行更改。

这需要:

  • Python
  • TensorFlow
  • Git
  • Bazel

或者,如果您安装 protobuf 编译器,则可以在不使用 bazel 的情况下尝试更改

设置 virtualenv

激活 virtualenv

如果尚未安装 virtualenv,请先安装:

~$ sudo apt-get install python-virtualenv

创建一个用于创建软件包的虚拟环境:

~$ virtualenv --system-site-packages tensorflow_hub_env

然后激活它:

~$ source ~/tensorflow_hub_env/bin/activate  # bash, sh, ksh, or zsh
~$ source ~/tensorflow_hub_env/bin/activate.csh  # csh or tcsh

克隆 TensorFlow Hub 仓库。

(tensorflow_hub_env)~/$ git clone https://github.com/tensorflow/hub
(tensorflow_hub_env)~/$ cd hub

测试您的更改

运行 TensorFlow Hub 的测试

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel test tensorflow_hub:all

构建并安装软件包

构建 TensorFlow Hub pip 打包脚本

要为 TensorFlow Hub 构建 pip 软件包,请运行以下代码:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel build tensorflow_hub/pip_package:build_pip_package

创建 TensorFlow Hub pip 软件包

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ bazel-bin/tensorflow_hub/pip_package/build_pip_package \
/tmp/tensorflow_hub_pkg

安装并测试 pip 软件包(可选)

运行以下命令来安装 pip 软件包。

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ pip install /tmp/tensorflow_hub_pkg/*.whl

测试导入 TensorFlow Hub:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ cd ..  # exit the directory to avoid confusion
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"

“开发者”安装(实验性)

警告:这种运行 TensorFlow 的方法是实验性的,未获得 TensorFlow Hub 团队的官方支持。

使用 bazel 构建软件包是唯一受官方支持的方法。但是,如果您不熟悉 bazel,则使用开源工具更为简单。为此,您可以对该软件包执行“开发者安装”。

这种安装方法允许您将工作目录安装到 Python 环境中,以便在导入软件包时反映正在进行的更改。

设置仓库

上文所述,首先设置 virtualenv 和仓库。

安装 protoc

由于 TensorFlow Hub 使用 protobuf,您将需要 protobuf 编译器以从 .proto 文件创建必要的 Python _pb2.py 文件。

在 Mac 上:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ brew install protobuf

在 Linux 上:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ sudo apt install protobuf-compiler

编译 .proto 文件

最初,目录中没有 _pb2.py 文件:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ ls -1 tensorflow_hub/*_pb2.py

运行 protoc 来创建这些文件:

(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:如果对 .proto 定义进行更改,请不要忘记重新编译 _pb2.py 文件。

直接从仓库导入

_pb2.py 文件准备好后,您可以直接在 TensorFlow Hub 目录中试用您的修改:

(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"

在“开发者”模式下安装

或者,要从仓库根目录之外使用它,可以使用 setup.py develop 安装:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ python tensorflow_hub/pip_package/setup.py develop

现在,您可以在常规 Python virtualenv 中使用本地更改,而无需为每个新更改重新构建并安装 pip 软件包:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ cd ..  # exit the directory to avoid confusion
(tensorflow_hub_env)~/$ python -c "import tensorflow_hub as hub"

停用 virtualenv

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ deactivate