Bazel ne trouve pas le paquet tensorflow par exemple le code

Question

J'essaie de faire this example travail de C, mais chaque fois que j'essaie de construire le programme avec Bazel je reçois ce message d'erreur:

bazel build //code:label_image 
ERROR: /home/jonas/tensorflow/code/BUILD:12:1: no such package 'tensorflow': BUILD file not found on package path and referenced by '//code:label_image'. 
ERROR: /home/jonas/tensorflow/code/BUILD:12:1: no such package 'tensorflow': BUILD file not found on package path and referenced by '//code:label_image'. 
ERROR: /home/jonas/tensorflow/code/BUILD:12:1: no such package 'tensorflow': BUILD file not found on package path and referenced by '//code:label_image'. 
ERROR: /home/jonas/tensorflow/code/BUILD:12:1: no such package 'tensorflow': BUILD file not found on package path and referenced by '//code:label_image'. 
ERROR: /home/jonas/tensorflow/code/BUILD:12:1: no such package 'tensorflow': BUILD file not found on package path and referenced by '//code:label_image'. 
ERROR: Analysis of target '//code:label_image' failed; build aborted. 
INFO: Elapsed time: 1.261s 

J'ai sauvé le code exact source de github dans un répertoire appelé code. J'ai installé tensorflow dans un environnement virtuel (actif) via pip: pip3 install --upgrade tensorflow. J'utilise arch linux.

Pourquoi bazel ne trouve-t-il pas les paquets appropriés? Je suis assez nouveau pour bazel/tensorflow. Où sont enregistrés ces paquets? Dois-je les spécifier explicitement quelque part?

Answer 1

Généralement, l'extraction d'un sous-dossier d'un projet utilisant Bazel et sa construction séparément ne fonctionne pas.

Si vous regardez dans le fichier BUILD du dossier label_image, vous verrez cette définition pour un C++ binaire:

cc_binary(
    name = "label_image", 
    srcs = [ 
     "main.cc", 
    ], 
    linkopts = select({ 
     "//tensorflow:android": [ 
      "-pie", 
      "-landroid", 
      "-ljnigraphics", 
      "-llog", 
      "-lm", 
      "-z defs", 
      "-s", 
      "-Wl,--exclude-libs,ALL", 
     ], 
     "//conditions:default": ["-lm"], 
    }), 
    deps = select({ 
     "//tensorflow:android": [ 
      # cc:cc_ops is used to include image ops (for label_image) 
      # Jpg, gif, and png related code won't be included 
      "//tensorflow/cc:cc_ops", 
      "//tensorflow/core:android_tensorflow_lib", 
      # cc:android_tensorflow_image_op is for including jpeg/gif/png 
      # decoder to enable real-image evaluation on Android 
      "//tensorflow/core/kernels:android_tensorflow_image_op", 
     ], 
     "//conditions:default": [ 
      "//tensorflow/cc:cc_ops", 
      "//tensorflow/core:core_cpu", 
      "//tensorflow/core:framework", 
      "//tensorflow/core:framework_internal", 
      "//tensorflow/core:lib", 
      "//tensorflow/core:protos_all_cc", 
      "//tensorflow/core:tensorflow", 
     ], 
    }), 
) 

Cette règle indique Bazel ce que le label_image binaire nécessite à construire. Notamment, il a des dépendances (deps) et des options de lien (linkopts) qui pointent vers la racine de l'espace de travail tensorflow (//tensorflow, défini par le fichier WORKSPACE), qui est absent de votre sous-dossier extrait. C'est la raison pour laquelle Bazel se plaint de ne pas trouver le paquet tensorflow.

La méthode la plus simple pour générer le binaire label_image consiste à le générer à partir du projet tensorflow, car les chemins sont déjà configurés.