自写tensorflow c++代码的Bazel测试通过了所有测试，而不考虑期望值

自写tensorflow c++代码的Bazel测试通过了所有测试，而不考虑期望值。

首先，Bazel是一个开源的构建和测试工具，用于构建和测试软件项目。它支持多种编程语言，并提供了高效的构建和测试过程。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它提供了丰富的工具和库，支持多种编程语言，包括C++。

根据提供的问题，我们可以得出以下答案：

1. TensorFlow C++代码：TensorFlow提供了C++ API，允许开发人员使用C++编写TensorFlow代码。这样可以更高效地利用底层硬件资源，并提供更好的性能。
2. Bazel测试：Bazel提供了强大的测试框架，用于自动化测试代码。通过编写测试用例，可以验证代码的正确性和稳定性。在这种情况下，Bazel测试通过了所有测试，意味着代码在测试环境中运行正常，没有出现错误或异常。
3. 不考虑期望值：在这个问题中，没有提及期望值，意味着我们只关注代码是否通过了测试，而不需要验证输出结果是否符合预期。

总结起来，自写的TensorFlow C++代码通过了Bazel测试，这意味着代码在测试环境中运行正常，没有出现错误或异常。这是一个积极的结果，表明代码的质量较高。如果需要进一步了解TensorFlow和Bazel的相关信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• TensorFlow相关产品：腾讯云提供了TensorFlow相关的产品和服务，包括TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等。这些产品可以帮助开发人员更好地部署和使用TensorFlow模型。详细信息请参考腾讯云TensorFlow产品介绍：TensorFlow产品介绍
• Bazel相关产品：腾讯云提供了Bazel相关的产品和服务，包括Bazel构建云服务等。这些产品可以帮助开发人员更好地使用Bazel进行构建和测试。详细信息请参考腾讯云Bazel产品介绍：Bazel产品介绍

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。