在你的项目中创建一个BUILD文件,该文件用于定义构建规则。在BUILD文件中,你可以使用py_library规则来定义Python库,并指定它们的依赖关系。例如: 代码语言:txt 复制 load("@my_requirements//:requirements.bzl", "pip_library") py_library( name = "my_library", srcs = glob(["*.py"]), deps = [ "@p...
# 当前文件为tensorflow/python/BUILDpy_library( name ="no_contrib", srcs = ["__init__.py"], srcs_version ="PY2AND3", visibility = ["//tensorflow:__pkg__", ], deps = [":array_ops",":bitwise_ops",":boosted_trees_ops",":check_ops",":client",":client_testlib",":confusion_...
py_library( name = "your_proto_library", srcs = ["your_proto_file_pb2.py"], deps = [ "@com_github_python_protobuf//:protobuf", ], ) 在Python代码中,使用生成的protobuf代码和python命名空间包进行开发。例如: 代码语言:txt 复制
构建规则通常使用`cc_library`、`java_library`、`py_library`等关键字来定义。 以下是一个简单的`BUILD`文件示例,展示了如何使用Bazel构建一个C++项目: ```python cc_library( name = "my_library", srcs = ["my_"], hdrs = ["my_"], deps = ["//other_directory:other_library"], ) ``` 在...
sh_binary:将可执行的sh文件集合打包 py_library:打包可执行的python文件集合 filegroup:打包其他的资源性文件 四. 支持更多的语言 bazel支持的语言 说明 这里面包括了流行的服务器端语言c++,java,go,py等等。也包含了对android和ios工程的支持,十分全面。
py_library( name ="lib2", srcs = glob(["**/*.py"]), data = ["file.json"], visibility = ["//visibility:public"], deps = [requirement("pandas")], ) Now, when I run build:bazel build //lib2the command completes, but no output are actually generated inbazel-binorbazel-out. ...
py_library( name ="data_utils", srcs = ["data_utils.py"], deps = [# tensorflow dep,], ) I tried adding visibility= ["//adversarial_text:__pkg__"], right after the deps rule for data_utils, but that didn't solve the problem. ...
一个宏,用于构建Python软件包并与PyPi进行交互。 目标是使软件包配置在Bazel BUILD文件内的setup.py文件中作为pypi_package规则。 然后通过Bazel命令而不是regualr命令与进行交互,该命令在构建系统之外。 基本原理 提供了py_library , py_test和py_binary规则。 这些非常适合在单个应用程序代码库中工作。 但是,许多Pyt...
py_library( name = "pytorch_py", visibility = ["//visibility:public"], srcs = glob(["torch/**/*.py"], exclude = ["torch/version.py"]) + [":torch/version.py"] + glob(["functorch/**/*.py"]), deps = [ rules.requirement("numpy"), rules.requirement("pyyaml"), ...
选择正确版本下载,这里序号看下TensorFlow的版本需求,具体对BAZEL的需求可以查看configure.py文件,比如我这个版本中就有这样的一段 _TF_BAZELRC_FILENAME = '.tf_configure.bazelrc' _TF_WORKSPACE_ROOT = '' _TF_BAZELRC = '' _TF_CURRENT_BAZEL_VERSION = None ...