首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Bazel:如何在测试前运行py_binary来生成输入文件

Bazel是一个开源的构建工具,用于构建和测试软件项目。它支持多种编程语言,并提供了强大的构建和依赖管理功能。

在使用Bazel进行测试之前,可以通过运行py_binary来生成输入文件。py_binary是Bazel中用于构建Python可执行文件的规则。它可以将Python源代码编译为可执行文件,并在构建过程中生成所需的输入文件。

以下是在测试前运行py_binary来生成输入文件的步骤:

  1. 配置BUILD文件:在项目根目录下的BUILD文件中,定义一个py_binary规则来编译Python源代码。例如:
代码语言:txt
复制
py_binary(
    name = "generate_input",
    srcs = ["generate_input.py"],
    main = "generate_input.py",
)

这里的generate_input.py是用于生成输入文件的Python源代码文件。

  1. 编写generate_input.py:在项目根目录下创建generate_input.py文件,并编写生成输入文件的逻辑。
代码语言:txt
复制
# generate_input.py

def generate_input_file():
    # 生成输入文件的逻辑代码
    pass

if __name__ == "__main__":
    generate_input_file()

在generate_input_file()函数中编写生成输入文件的逻辑。

  1. 运行Bazel命令:使用以下命令运行Bazel,生成输入文件并进行测试:
代码语言:txt
复制
bazel test //path/to/test:target --run_under=//:generate_input

这里的//path/to/test:target是要测试的目标文件或目录。

--run_under=//:generate_input参数指定在运行测试之前先运行generate_input可执行文件来生成输入文件。

通过以上步骤,Bazel会在运行测试之前自动执行generate_input.py文件,生成所需的输入文件。然后,测试将使用生成的输入文件进行运行。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE),它是腾讯云提供的一种高度可扩展的容器管理服务,可帮助用户轻松部署、管理和扩展应用程序容器。TKE提供了强大的容器编排和调度能力,适用于云原生应用的部署和管理。

产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/tke

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

面向机器智能的TensorFlow实践:产品环境中模型的部署

Bazel工作区 由于TensorFlow服务程序是用C++编写的,因此在构建时应使用Google的Bazel构建工具。我们将从最近创建的容器内部运行Bazel。...,所以需要在Docker容器内部使用bazel运行我们的导出器。...此外,还需要一个带有构建规则的BUILD文件,类似于下列内容: # BUILD文件 py_binary( name = "export", srcs =[ “export.py”, ], deps...下面定义我们的服务。前面的导出一节曾提到,我们希望服务有一个能够接收一个JPEG编码的待分类的图像字符串作为输入,并可返回一个依据分数排列的由推断得到的类别列表。...运行推断。它从sessionBundle获得TF会话对象,并运行一次,同时传入输入和输出张量的推断。

2.2K60
  • 谷歌的Bazel构建工具

    持续集成与持续部署(CI/CD):Bazel结合CI/CD流程,可以在每次代码提交或定时触发构建任务,自动化生成测试报告和部署应用到生产环境。 3....四、案例分析 为了更直观地展示Bazel在软件开发中的应用,让我们以一个简单的C++项目为例。假设我们有一个简单的C++程序,包含多个源文件和头文件,我们需要使用Bazel构建和测试这个项目。...接下来,我们可以使用Bazel命令构建我们的项目: bazel build //:my_program 这个命令告诉Bazel根据BUILD文件中定义的规则构建my_program目标。...如果一切顺利,Bazel生成一个可执行文件或其他目标文件。...最后,我们可以使用Bazel命令运行测试bazel test //:my_program_test 上述命令将运行与my_program相关的测试用例。

    41310

    自定义规则实现将多个静态库合并为一个动态库或静态库

    1 前言 2 自定义规则实现 2.1 规则功能 2.2 实现规则的理论基础 2.3 规则代码实现 3 总结 4 参考资料 1 前言 为了实现标题所述的将多个静态库合并为一个动态库,内置的 Bazel...:表示 C++ 工具链的集合 而我们知道规则(Rule)定义了 Bazel输入执行的一系列操作,以生成一组输出。...例如 cc_binary 规则可能: 输入(Inputs):获取一组 .cpp 文件 动作(Action):基于输入运行 g++ 输出(Output):返回一个可执行文件Bazel 的角度来看,g...:将一个字符串写入文件 ctx.actions.expand_template :从模板文件中创建一个文件 因此我们可以通过创建一个运行脚本命令的 Action 运行上面所述的打包命令,即使用 ctx.actions.run_shell...其他的比如还可以编写测试规则(类名需以_test结尾)、actions.write(适合小文件生成)、actions.expand_template(用模板生成文件)、用 aspect 从依赖中搜集信息等等规则的具体用法

    5.2K20

    学习笔记TF066 : TensorFlow 移动端应用,iOS、Android系统实践

    保证输出层输入数据准确性,需要反量化(Dequantize)操作,权重转回32位精度,保证预测准确性。整个模型向传播用8位整数支行,最后一层加反量化层,8位转回32位输出层输入。...googletest #谷歌开源C++测试框架。protobuf #谷歌开源数据交换格式协议。re2 #谷歌开源正则表达式库。 编译演示程度,运行。...“瓶颈”(bottlenecks)文件,描述实际分类最终输出层一层(倒数第二层)。倒数第二层训练很好,瓶颈值是有意义紧凑图像摘要,包含足够信息使分类选择。...运行生成apk文件传输到手机,手机摄像头看效果。Android 6.0.1。开启“开发者模式”。...自定义模型编译运行。训练原始模型、编译Android系统支持模型、生成Android apk文件运行。 训练原始模型、编译Android系统支持模型。

    3.1K01

    Spotify 如何切换到 Bazel 进行 iOS App 构建

    Balestra 说,因为可以重用相同的 DSL 脚本来生成 BUILD.bazel 文件而不是 Xcode.pxbproj 文件,这有助于确保我们无缝地切换到 Bazel。...根据 Balestra 的说法,这种改进主要得益于 Bazel 高效的远程缓存以及它对多台机器并行构建的支持。 不过,这个过程并不是说直接将构建文件输入Bazel 就可以了。...相反,它会涉及到一个严谨的过程,即使用 BuildBuddy 提供的遥测洞察识别性能问题和瓶颈(BuildBuddy 是一个旨在通过图形用户界面和命令行界面解锁 Bazel 功能的工具)。...另外,借助 bazel-diff,团队还可以更好地确定每个更改会影响到构建图的哪些部分,这样就可以尽可能地减少针对每个新构建所运行测试集。...这使得他们可以直接从 Bazel 构建文件生成 Xcode 项目,而不是使用遗留的 Ruby/YAML 构建系统,这样就可以减少在本地构建成功但在 CI 中失败的情况,从而降低维护和故障排除的成本。

    23320

    用Tensorflow让神经网络自动创造音乐

    以后要用"clang、clang++"代替gcc。如果你输入gcc -v,显示"Segmentation fault:11",不妨输入一下"clang -v",看一下有没有对应的版本信息。...现在用bazel测试一下能不能顺利运行bazel test //magenta:all 注:如果全部测试成功,很好。...恭喜你,又犯了和我同样的错误:)这个错误是说测试文件太大了,不能一下子全部测试(我16g的内存还不够吗 = =),所以你可以跟我一样手动测试,以其中一个举例: 1 >>>bazel-bin/magenta...测试旋律和训练的旋律一样,都是midi文件,我这里选取的是Katy Perry的Peacock(小黄歌 = =,想看一下用Coldplay的训练数据在katy Perry上测试的结果是啥) 1 ##生成旋律...最后生成的旋律就是开头百度云里的文件了。还有另外一个是用轻音乐测试的,效果也不错。

    1.3K90

    Jetson TX1上安装Tensorflow Serving遇到的问题总结

    实际可以在编译完成后,把需要的可执行文件保留,其它中间文件都可以删掉,这样就不需要太多存储(放NFS上运行也没问题,就是加载会很慢)。...这个.a文件其实是_bazel_root/46688ad2577b25fcaed4521437622fa6/external/aws/BUILD.bazel控制生成的。...这时大致解释一下bazel编译的运作机制,在执行bazel编译后,会执行BUILD文件里定义的目标;这里我们关注的是生成libevent.a的目标,即third_party/libevent.BUILD...,这也是修改Makefile等文件不生效的原因;bazel在执行每个目标(libevent),会先把此目标的输出(libevent.a)都删除,然后在执行后,再检测输出的文件是否存在(libevent.a...*这样的目录中,修改Makefile,找到CFLAGS的定义,追加一个-fPIC选项,再make install (3) 此时,生成文件会输出到bazel-genfiles/external/com_github_libevent_libevent

    2.7K40

    教程 | 如何用TensorFlow在安卓设备上实现深度学习推断

    有几种方法可以实现这些要求,量化、权重剪枝或将大模型提炼成小模型。 在这个项目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具进行模型压缩。...目前我只使用权重量化减小模型大小,因为根据 Mac 上的测试结果,完整 8 位转换没有提供额外的好处,比如缩短推断时间。...在 TensorFlow 目录下运行下列命令行: bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph bazel-bin/tensorflow...运行bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java 你将在这里找到该文件bazel-bin...第三步:在安卓上的数据预处理 最后,让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说,原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数(MFCC)模拟人耳感知声音的方式。

    1.9K50

    DeepMind开源Sonnet:可在TensorFlow中快速构建神经网络

    模块用一些输入 Tensor 调用,添加操作到图里并返回输出 Tensor。其中一种设计选择是通过在随后调用相同的模块时自动重用变量确保变量分享被透明化处理。...在各类文献中,很多模型都可以被视为分层形式,可微分神经计算机可能包含 LSTM 控制器,可以实现为包含标准线性层。...GitHub 链接:https://github.com/deepmind/sonnet 安装步骤 若想安装 Sonnet,你需要使用 bazel 依靠 TensorFlow 头文件对这个库进行编译。...构建和运行安装程序 运行安装脚本,在临时目录中创建一个 wheel file: $ mkdir /tmp/sonnet $ bazel build --config=opt :install $ ..../bazel-bin/install /tmp/sonnet pip install 生成的 wheel file: $ pip install /tmp/sonnet/*.whl 如果已安装 Sonnet

    1.3K70

    Keras正式从TensorFlow分离:效率大幅提升

    以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时,只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。...对于用户而言,这将使他们可以在本地运行测试,不再需要编译 TF 测试 Keras 了,并且还将改善 CI 时间。」...因此现在在本地运行 Keras Bazel 测试只需要几分钟,而不是几小时。 变更之后,当前 TensorFlow 代码库中的 Keras 部分将很快被删除。这意味着: 1....完成本地更改并通过测试验证后,用户可以在 keras-team/keras 项目中打开并发送 PR,之后会经过一系列的测试验证它的正确性。...本地运行测试 在本地运行一个测试的代码如下: (venv_dir) scottzhu-macbookpro2:keras scottzhu$ bazel test -c opt keras:backend_test

    1.3K20

    TensorFlow固化模型的实现操作

    生成模型 主要有两种方法生成模型,一种是通过freeze_graph把tf.train.write_graph()生成的pb文件与tf.train.saver()生成的chkp文件固化之后重新生成一个pb...freeze_graph 这种方法我们需要先使用tf.train.write_graph()以及tf.train.saver()生成pb文件和ckpt文件,代码如下: with tf.Session()...): bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph 然后使用这个工具进行固化(/path/to/表示文件路径): bazel-bin/tensorflow...运行代码,系统会生成一个PB文件,接下来我们要测试下这个模型是否能够正常的读取、运行测试模型 在Python环境下,我们首先需要加载这个模型,代码如下: with open('....]}) 然后就是运行我们的网络,看是否可以运行吧。

    1.2K20

    Istio实战系列-Envoy Proxy构建分析

    今天我们分析一下Istio 使用到的Envoy构建流程。...Bazel定义构建的依赖关系和规则,并管理构建生成的临时文件及二进制文件,具体的编译工作是调用各个语言的编译工具GCC, JAVAC等完成的。...target是一个构建规则(build rule)的实例,一般包含构建所需的源文件,构建目标的名称。rule还可以嵌套,一个rule的输出文件可以作为另一个rule的输入文件。...如果一切顺利,bazel会在proxy目录下创建一个目录链接bazel-bin,指向生成的二进制文件。 编译过程分析 源码目录结构如下,主要的构建逻辑在引号包含的文件中。...5个target都是本地依赖,对应到源码目录中的其他子目录下的BUILD文件,其中最后一个比较特殊,是一个外部依赖,该外部库为envoy。 外部库定义在根目录下的WORKSPACE文件中。

    1.7K10

    Ubuntu中配置TensorFlow使用环境的方法

    等到下一个提示确定的时候,是问咱们要不要在~/.bashrc文件中加入环境变量,输入yes回车继续,等滚屏结束,咱们的Anaconda就安装完毕了。...开发人员可以使用C语言为CUDA™架构编写程序,C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。...NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,加州大学伯克利分校的流行caffe软件。...使用如下命令进行解压 $ tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 会生成一个名为cuda的文件夹,进入该文件夹 $ cd cuda 然后使用复制操作完成安装...五、正式开始安装TensorFlow 在开始安装,首先安装pip $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev 在完成后输入pip回车会输出相关命令 Usage

    1.1K10

    TensorFlow 智能移动项目:1~5

    /bazel-0.5.4-installer-linux-x86_64.sh --user 从具有 GPU 支持的 TensorFlow 源进行构建,并生成带有.whl文件扩展名的 pip 包文件: cd...我们不会介绍复杂的 iOS 编程; 我们将主要向您展示如何在我们的 iOS 应用中使用 TensorFlow C++ API 运行 TensorFlow 训练有素的模型执行各种智能任务。...您可以按以下步骤测试先前使用label_image生成的模型: bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image --graph=/tf_files...这就是使用样式图像和输入图像训练和量化快速神经迁移模型的全部步骤。 您可以在步骤 3 中生成的 test_dir 目录中签出生成的图像,以查看样式迁移的效果。...在本书后面的几章中,您将看到如何在需要时借助或不借助我们的三种方法查找模型训练的源代码,以找出关键的输入和输出节点名称。

    4.5K20

    重磅实战:如何用TensorFlow在安卓设备上实现深度学习,附Demo和源码

    有几种方法可以实现这些要求,量化、权重剪枝或将大模型提炼成小模型。 在这个项目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具进行模型压缩。...目前我只使用权重量化减小模型大小,因为根据 Mac 上的测试结果,完整 8 位转换没有提供额外的好处,比如缩短推断时间。...在 TensorFlow 目录下运行下列命令行: bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph bazel-bin/tensorflow...运行bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java 你将在这里找到该文件bazel-bin/...第三步:在安卓上的数据预处理 最后,让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说,原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数(MFCC)模拟人耳感知声音的方式。

    2.3K30

    图像识别

    AlexNet通过在2012年验证数据集上设置了15%的5个错误率实现; 初创(GoogLeNet)达到6.67%; BN-Inception-v2达到4.9%; 初创v3达到3.46%。...如果您按照 说明下载适用 于您的平台的TensorFlow的源代码安装,您应该能够通过从您的shell终端运行此命令构建该示例: bazel build tensorflow/examples/label_image...那应该创建一个二进制可执行文件,然后你可以这样运行bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image  这使用框架附带的默认示例图像,并应输出类似于此的内容...而不是使用a GraphDefBuilder来生成一个GraphDef对象,我们加载一个直接包含的protobuf文件GraphDef。...我们希望这个小例子为您提供如何在您自己的产品中使用TensorFlow的一些想法。 练习:转移学习是一个想法,如果你知道如何解决一个很好的任务,你应该能够转移一些理解解决相关的问题。

    19.5K80

    Keras正式从TensorFlow分离:结束API混乱与耗时编译

    机器之心报道 编辑:杜伟、小舟 以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时,只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。...对于用户而言,这将使他们可以在本地运行测试,不再需要编译 TF 测试 Keras 了,并且还将改善 CI 时间。」...因此现在在本地运行 Keras Bazel 测试只需要几分钟,而不是几小时。 变更之后,当前 TensorFlow 代码库中的 Keras 部分将很快被删除。这意味着: 1....完成本地更改并通过测试验证后,用户可以在 keras-team/keras 项目中打开并发送 PR,之后会经过一系列的测试验证它的正确性。...本地运行测试 在本地运行一个测试的代码如下: (venv_dir) scottzhu-macbookpro2:keras scottzhu$ bazel test

    1K30
    领券