使用Bazel编译TensorBoard教程

1.TensorBoard

Tensorboard是一套用于查看和理解TensorFlow运行情况的工具,有时可能现有的功能并不能满足我们当前的需求,那么则需要我们对Tensorboard进行定制化开发,定制化的第一步就是编译源码。

TensorBoard已在github上开源,我们可以通过https://github.com/tensorflow/tensorboard获取到完整的代码。包括TensorBoard在内,Google的很多项目都是使用Bazel进行编译的,接下来我们进行相关环境的安装。

2.Bazel

Bazel类似于Make、Maven、Gradle,是一款开源的编译和测试工具。它使用一种人类可读的高级构建语言。Bazel支持多种开发语言,并且可以为不同平台进行构建。同时,Bazel支持跨越多用户、多仓库的大型代码库。

Bazel的安装可参考https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html,本文以Ubuntu为例介绍Bazel的安装过程。

1)通过安装包方式安装

首先,安装所需的包

sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python

Github下载Bazel的安装包,Linux下需要下载 bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh

修改安装包的权限,运行安装包

chmod +x bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-<version>-installer-linux-x86_64.sh --user

增加环境变量

export PATH="$PATH:$HOME/bin"

也可以放入~/.bashrc中

vim ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2)使用apt仓库

安装JDK 8,建议通过官网安装,或者安装openjdk

sudo apt-get install openjdk-8-jdk

增加仓库源

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

安装bazel

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

安装之后,可以通过upgrade直接更新到最新版本

sudo apt-get upgrade bazel

3.代码编译

由于使用tensorboard需要python3,我们将linux自带的python切换为python3

echo alias python=python3 >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

在github中将代码下载下来,或者通过git直接拉取

git@github.com:tensorflow/tensorboard.git

用高版本bazel编译tensorboard存在一个bug,虽然官方已经修复但是没有发布release,因此修改我们手动修改。

修改WORKSPACE,搜索io_bazel_rules_closure,修改为

http_archive(
 name = "io_bazel_rules_closure",
 sha256 = "b29a8bc2cb10513c864cb1084d6f38613ef14a143797cea0af0f91cd385f5e8c",
 strip_prefix = "rules_closure-0.8.0",
 urls = [
 "https://mirror.bazel.build/github.com/bazelbuild/rules_closure/archive/0.8.0.tar.gz",
 "https://github.com/bazelbuild/rules_closure/archive/0.8.0.tar.gz", # 2018-05-09
 ],
)

打开终端,进入项目目录下,输入

bazel build tensorboard:tensorboard

看到 Build completed successfully 说明编译成功

然后输入

./bazel-bin/tensorboard/tensorboard --logdir <path>

看到 TensorBoard 1.10.0 at http://host:6006 (Press CTRL+C to quit) 说明启动成功

打开浏览器,输入localhost:6006就可以看到我们编译好的TensorBoard了。

至此,TensorBoard的编译已经完成,接下来就可以进行自定义的开发了,注意要遵循Apache License 2.0许可喔~

以上这篇使用Bazel编译TensorBoard教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • TensorBoard 计算图的查看方式

    Tensorflow计算图的展示: 1. 设置生成计算图,运行程序会自动生成"logs"日志文件 2. 在Terminal下输入指令 如果当前路径为程序日志路径(即"logs"所在路径),直接输入指令 tensorboard --logdir = logs 如果当前路径不是程序日志路径(即"logs"所在路径),可以 cd "日志的绝对路径"进入"logs"所在的路径,或者 直接输入指令 tensorboa

  • 对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解

    TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算.TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像.网络结构等. 1. 构建简单的TensorBoard日志输出 import tensorflow as tf input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1") input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], n

  • tensorboard 可以显示graph,却不能显示scalar的解决方式

    今天照着样例搞了下tensorboard,发现自己无法显示scalar,而graph却可以正常显示. 出现这种情况就说明,tensorfboard已经正确读取了指定目录下的数据,只是数据里没有保存有scalar数据. 这很奇怪,我反反复复检查了好多遍代码都觉得没问题. 最好查了一个下午,也搞了一个下午,终于被我发现问题所在.我把下面这代码放错位置了. summary_op=tf.summary.merge_all() 原位置如下: 我把summary_op给放再with tf.Session()

  • 解决Tensorboard可视化错误:不显示数据 No scalar data was found

    学习Tensorboard过程中,按照书本中操作,结果在浏览器中报错:No scalar data was found. 通过百度查询,自己琢磨,发现有个小问题觉得写出来供像我这样的菜鸟注意. 我的环境是:window,Anaconda2底下安装python2.7,又加装了tensorfow环境和Python3.5 1.使用Jupyter Note book写代码注意 相对路径: writer = tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph),注意单引号 绝

  • 基于TensorBoard中graph模块图结构分析

    在上一篇文章中,我们介绍了如何使用源码对TensorBoard进行编译教程,没有定制需求的可以直接使用pip进行安装. TensorBoard中的graph是一种计算图,里面的点用于表示Tensor本身或者运算符,图中的边则代表Tensor的流动或者控制关系. 本文主要从代码的层面,分析graph的数据来源与结构. 一般来说,我们在启动TensorBoard的时候会使用--logdir参数配置文件路径(或者设置数据库位置),这些日志文件为TensorBoard提供了数据.于是我们打开一个日志文件

  • 解决Tensorboard 不显示计算图graph的问题

    问 题:直接载入TensorBoard 总是提示No dashboard are active for current data set.根本不显示计算图. 原 因:文件路径问题,TensorBoard 未读取到文件数据,自然无法显示结果. 解决方法:设置文件路径. 程序运行完后在cmd 运行栏输入TensorBoard –logdir='graph文件所在的文件夹的路径'.为简化输入路径,可直接在该文件夹所在的文件夹中启动cmd. 以上这篇解决Tensorboard 不显示计算图graph的问

  • TensorFlow命名空间和TensorBoard图节点实例

    一,命名空间函数 tf.variable_scope tf.name_scope 先以下面的代码说明两者的区别 # 命名空间管理函数 ''' 说明tf.variable_scope和tf.name_scope的区别 ''' def manage_namespace(): with tf.variable_scope("foo"): # 在命名空间foo下获取变量"bar",于是得到的变量名称为"foo/bar". a = tf.get_varia

  • TensorBoard 计算图的可视化实现

    简介 tensorflow 配套的可视化工具, 将你的计算图画出来. 当训练一个巨大的网络的时候, 计算图既复杂又令人困惑. TensorBoard 提供了一系列的组件, 可以看到 learning rate 的变化, 看到 objective function 的变化. tfboard 读取 tf 运行时你记下的 events files, 来进行可视化. 这些 events files 包含了你记下的 summary data, 它是 protobuffer 格式, 并非文本文件. 推荐使用

  • 使用Bazel编译TensorBoard教程

    1.TensorBoard Tensorboard是一套用于查看和理解TensorFlow运行情况的工具,有时可能现有的功能并不能满足我们当前的需求,那么则需要我们对Tensorboard进行定制化开发,定制化的第一步就是编译源码. TensorBoard已在github上开源,我们可以通过https://github.com/tensorflow/tensorboard获取到完整的代码.包括TensorBoard在内,Google的很多项目都是使用Bazel进行编译的,接下来我们进行相关环境的

  • PHP7.3.10编译安装教程

    php7.3.10编译安装 配置安装环境(裸机): centos7.2 下载指定PHP版本源码包 github https://github.com/php/php-src.git download https://www.php.net/downloads.php su - root && cd ~/ wget https://www.php.net/distributions/php-7.3.10.tar.gz # 解压源码包 tar -xzvf php-7.3.10.tar.gz c

  • 一文搞懂TypeScript的安装、使用、自动编译的教程

    1. 初识 TypeScript 上篇文章给大家介绍过TypeScript的安装.使用.自动编译的实现  需要的朋友点击查看. TypeScript 的介绍 TypeScript 是一种由微软开发的开源.跨平台的编程语言.它是 JavaScript 的超集,最终会被编译为 JavaScript 代码. 2012 年 10 月,微软发布了首个公开版本的 TypeScript,2013 年 6 月 19 日,在经历了一个预览版之后微软正式发布了正式版 TypeScript TypeScript 的作

  • Android APK反编译图文教程

    在学习Android开发的过程你,你往往会去借鉴别人的应用是怎么开发的,那些漂亮的动画和精致的布局可能会让你爱不释手,作为一个开发者,你可能会很想知道这些效果界面是怎么去实现的,这时,你便可以对改应用的APK进行反编译查看.下面是我参考了一些文章后简单的教程详解. (注:反编译不是让各位开发者去对一个应用破解搞重装什么的,主要目的是为了促进开发者学习,借鉴好的代码,提升自我开发水平.) 测试环境: win 7 使用工具: 我们下载地址: apktool (资源文件获取)  下载        

  • Linux下nginx编译安装教程和编译参数详解

    一.必要软件准备1.安装pcre 为了支持rewrite功能,我们需要安装pcre 复制代码 代码如下: # yum install pcre* //如过你已经装了,请跳过这一步 2.安装openssl 需要ssl的支持,如果不需要ssl支持,请跳过这一步 复制代码 代码如下: # yum install openssl* 3.gzip 类库安装 复制代码 代码如下: yum install zlib zlib-devel 4.安装wget 下载nginx使用,如果已经安装,跳过这一步 复制代码

  • ruby环境中自动编译sass教程

    sass为CSS的赋予了动态语言的特性,如变量.继承.运算.函数等,更方便CSS的编写和维护! sass安装 因为sass依赖于ruby环境,所以装sass之前先确认装了ruby.安装ruby http://www.jb51.net/article/61501.htm 安装完ruby之后,在开始菜单中,找到刚才我们安装的ruby,打开Start Command Prompt with Ruby 然后直接在命令行中输入 复制代码 代码如下: gem install sass 按回车键确认,等待一段

  • Lua简介、编译安装教程及变量等语法介绍

    公司业务有用到Lua,与nginx结合起来实现高性能的web应用,想去弄懂这方面的知识,就去了解学习了下Lua,欢迎大咔们指教. 1. Lua介绍 Lua是一门简单的编程语言,它的优势在于可以整合C++的模块来扩展自身的功能,使用数百行或更少的代码来解决复杂的问题.具有的特征有: 1.1. 可扩展性:Lua从一开始就被设计成易于扩展的语言,很多功能都是通过外部库来实现的,很容易与其他编程语言如C.C++.Java等等进行交互. 1.2. 简洁: Lua十分简洁,但是功能强大,易于学习,很适合小规

  • 为Android的apk应用程序文件加壳以防止反编译的教程

    一.什么是加壳? 加壳是在二进制的程序中植入一段代码,在运行的时候优先取得程序的控制权,做一些额外的工作.大多数病毒就是基于此原理. 二.加壳作用 加壳的程序可以有效阻止对程序的反汇编分析,以达到它不可告人的目的.这种技术也常用来保护软件版权,防止被软件破解. 三.Android Dex文件加壳原理 PC平台现在已存在大量的标准的加壳和解壳工具,但是Android作为新兴平台还未出现APK加壳工具.Android Dex文件大量使用引用给加壳带来了一定的难度,但是从理论上讲,Android AP

  • 详解Android的反编译和代码混淆

    前言 包括以下内容 要反编译apk需要下面3个工具 反编译资源文件 反编译类文件 代码混淆 要反编译apk需要下面3个工具 1.apktool(资源文件获取) 作用:资源文件获取,可以提取图片文件和布局文件进行使用查看 2.dex2jar(源文件获取) 作用:将APK反编译成java源码(classes.dex转化成jar文件) 3.jd-gui 作用:查看APK中classes.dex转化成的jar文件,即源码文件 下面进行反编译资源文件和类文件: 反编译资源文件 资源文件:包括图片资源.布局

  • Android反编译程序整理详解

    做Android开发的程序员对反编译都比较痛恨,不想让自己的劳动成果成了别人的,反编译主要的目的在于学习.利用反编译进行相关的汉化或修改,都是不道德的. 将apk文件解压后有两部分文件需要处理,一种是xml文件,另一种一个dex文件(.dex),我们可以从.dex文件中得到.class,利用后者再得到大家垂涎已久的java文件. 下面分别针对这三种格式的文件进行反编译处理: 1.对xml文件进行包的解析,一般有两种方式:apktool(推荐)和AXMLPrinter2.jar; 2.从dex到c

随机推荐