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Como criar o pacote pip para o TensorFlow Hub usando o Linux

Observação: este documento é destinado a desenvolvedores interessados em modificar o TensorFlow Hub. Para usar o TensorFlow Hub, confira as instruções de instalação.

Se você fizer alterações no pacote pip do TensorFlow Hub, provavelmente vai querer recompilar o pacote pip pelo código-fonte para testar as mudanças.

Para fazer isso, são necessários:

• Python

• TensorFlow

• Git

• Bazel

Outra opção é instalar o compilador protobuf – você pode testar as alterações sem usar o bazel.

Configure um virtualenv {:#setup}

Ative o virtualenv

Instale o virtualenv, caso ainda não esteja instalado:

~$ sudo apt-get install python-virtualenv

Crie um ambiente virtual para a criação do pacote:

~$ virtualenv --system-site-packages tensorflow_hub_env

E ative-o:

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

Clone o repositório do TensorFlow Hub

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

Teste as alterações

Execute os testes do TensorFlow Hub

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

Compile e instale o pacote

Compile o script de criação do pacote pip para o TensorFlow Hub

Para criar um pacote pip para o TensorFlow Hub:

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

Crie o pacote pip para o TensorFlow Hub

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

Instale e teste o pacote pip (opcional)

Execute os comandos abaixo para instalar o pacote pip:

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

Teste a importação do TensorFlow Hub:

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

Instalação de "desenvolvedor" (experimental)

Atenção: esta estratégia de executar o TensorFlow é experimental. Não há suporte oficial da equipe do TensorFlow Hub.

Criar o pacote usando o bazel é o único método com suporte oficial. Entretanto, se você não conhecer muito bem o bazel, é mais simples trabalhar com ferramentas de código aberto. Para isso, você pode fazer uma "instalação de desenvolvedor" do pacote.

Com este método de instalação, você pode instalar seu diretório funcional em seu ambiente Python para que as alterações em andamento sejam refletidas ao importar o pacote.

Configure o repositório

Primeiro, configure o virtualenv e o repositório conforme descrito acima.

Instale o protoc

Como o TensorFlow Hub usa protobufs, você precisará do compilador protobuf para criar os arquivos _pb2.py do Python necessários a partir dos arquivos .proto .

No Mac:

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ brew install protobuf

No Linux

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

Compile os arquivos .proto

Inicialmente, não há nenhum arquivo _pb2.py no diretório:

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

Execute protoc para criá-los:

(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

Observação: não se esqueça de recompilar os arquivos _pb2.py se você fizer alterações nas definições de .proto.

Importe diretamente do repositório

Com os arquivos _pb2.py em seu devido lugar, você pode testar suas modificações diretamente pelo diretório do TensorFlow Hub:

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

Instale no modo "desenvolvedor"

Ou então, para usar isso fora da raiz do repositório, você pode utilizar a instalação setup.py develop:

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

Agora, você pode usar suas alterações locais em um virtualenv comum do Python sem a necessidade de recompilar e instalar o pacote pip a cada nova mudança:

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

Desative o virtualenv

(tensorflow_hub_env)~/hub/$ deactivate