修改張量流源的最佳實踐

我試圖修改Tensorflow源代碼（核心）。修改張量流源的最佳實踐

研究完代碼之後，我開始修改，重新編譯並運行我自己的測試。但我不確定我是否以最好的方式做到這一點。所以我有一些關於它的問題。

1 - 我是否需要重新編譯所有tensorflow代碼或只修改模塊？

2 - 爲了實施修改，我是否始終從我的資源創建一個輪包並進行安裝？爲什麼我可以在bazel編譯後直接整合修改？

3 - 什麼是測試代碼的最佳方式？有很多單元測試，我不知道如何正確使用它。

4 - 我使用bash腳本來運行bazel命令，有更好的東西嗎？

謝謝大家！

來源

2017-06-19 plotbot

曾經有一個名爲'爲發展建立tensorflow'的部分，它提供了一種修改TF並在不需要安裝輪子的情況下使用它的方法。不知道它在哪裏，我看到舊版本在https://github.com/orionr/tensorflow/blob/6666bd9355d4d69ef73e9fda95dff262055fbb84/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md –

您是否正在修改Python或C++？ –

我正在修改C++核心，並用C++和python運行應用程序。我認爲python總是使用C++核心和內核來做計算的東西。 – plotbot

（從有關問題的評論總結）沒有必要建立一個PIP封裝TensorFlow同時發展變化TensorFlow本身。相反，bazel run <target>可讓您運行單元測試（bazel test將一個或多個測試的輸出記錄到文件而不是直接打印）。因此，舉例來說，如果你正在修改的一個熱點OP（tensorflow/core/kernels/one_hot_op.cc），您可能需要運行該OP Python的單元測試套裝（tensorflow/python/kernel_tests/one_hot_op_test.py）：

bazel run //tensorflow/python/kernel_tests:one_hot_op_test

或者進入目錄，並使用相對的構建目標：

cd python/kernel_tests 
bazel run :one_hot_op_test

測試目標在BUILD文件中定義。應該自動選取對依賴關係的任何更改。第一次運行後，編譯應該很快，因爲大部分都會被緩存。

如果您正在開發將最終整合到使用TensorFlow的軟件中的更改，那麼如果您在開始進行集成測試之前首先單元測試TensorFlow更改，則可能會更愉快，將TensorFlow捆綁到一個pip包中）。

來源

2017-06-27 17:17:56

修改張量流源的最佳實踐

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