(怪不得看起来很像Android.bp语法 Ｏ（∩＿∩）Ｏ) Google认为直接用Makefile构建软件速度太慢，结果不可靠，所以构建了一个新的工具叫做Bazel，Bazel的规则层级更高。...BUILD文件，用于告诉Bazel怎么构建项目的不同部分。...，以及符号链接到包含生成输出目录的目录。...每个工作空间目录都有一个名为的文本文件WORKSPACE，该文件可以为空，或者可以包含 对构建输出所需的外部依赖项的引用。 包含名为的文件 WORKSPACE的目录被视为工作空间的根。...BUILD文件中每一个编译规则被称为target，指向了一堆源文件和相关的依赖，一个target也可以指向其他target。
libA.a libB.a libC.a -Wl,--no-whole-archive -Wl,-soname -o libcombined.so “注：-Wl,option 后面接的选项最终会作为链接器.../versions/3.4.0/skylark/lib/attr.html ，比如定义一个决定是否合成动态库或静态库的布尔参数(genstatic)，以及带依赖项配置(deps)： my_cc_combine...创建操作（Action）时，Bazel 不会立即运行命令。它将其注册在依赖关系图中，因为一个 Action 可以依赖于另一个 Action 的输出(例如，在 C 语言中，必须在编译后调用链接器)。...目标 A 的依赖目标 E 信息在 CcInfo 结构体内，这里先不展开如何获取了，这里只做个提示： x = dep_target[CcInfo].linking_context.linker_inputs.to_list...另外创建的中间文件因为是拷贝过程，实际生成的中间文件，Bazel 已经做了处理，居然是软链接到沙箱(sandbox)源文件，这中间的原理我暂未弄清楚，或许就是沙箱优化 对于交叉编译器，我们必须使用 find_cpp_toolchain
然后，CGo 将 Go 和 C 部分链接成最终的可执行文件。 从 Go Monorepo 创建伊始，C++ 工具链就不是封闭式的：Bazel 会使用它在系统上发现的任何东西。...CGo 的可执行文件将链接到系统上发现的 glibc 版本。也就是说，在升级操作系统时（数月的努力），构建机群必须最后升级。...否则，如果构建主机上 glibc 的版本比生产主机上的新，那么生成的二进制文件将链接到较新的 glibc 版本，就会与生产主机上的旧版本不兼容。...Go 的新版本的官方二进制文件在构建时使用的 GCC 版本，比我们的一些构建机器上的新。在这些机器上，我们不得不通过从源代码编译 Go 来解决这个问题。...该项目是用 Bazel 构建的，并使用了 CGo。我希望我的二进制文件是静态的，但 Bazel 并没有让这个过程变得简单。
在采用 Bazel 之前，Spotify 使用基于 YAML 的自定义 Ruby DSL，开发人员可以声明式地添加新模块，包括构建目标的规范、构建它所需的源文件、资源和依赖项。...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到 Bazel 就可以了。...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。...原文链接： https://www.infoq.com/news/2023/10/spotify-bazel-ios-transition/
，不直接使用 repo 定义。...相反，它从模块构建依赖图，运行在图的顶部的扩展，并相应地定义 repos。Bzlmod 现在默认启用，这意味着如果一个项目没有 MODULE.bazel 文件，Bazel 将创建一个空文件。...无字节构建（Build without the Bytes，BwoB）通过只下载中间文件的子集，有效减少了 Bazel 在远程构建中传输的数据量。...在过去，Bazel 的默认行为是在远程执行操作后，或者在命中远程缓存后下载操作的每个输出文件。然而，在大型构建中，所有输出文件的总和通常会达到数十甚至数百吉字节。...原文链接： https://www.infoq.com/news/2023/12/bazel-7-released/ 声明：本文为 InfoQ 翻译整理，未经许可禁止转载。
tensorflow/tensorflow.bzl 否则编译完成后使用时会出现问题 redhat6/centos6太老，为了顺利运行tensorflow代码，增加librt.so链接项(否则编译正常...，但安装后运行时会出现 _pywrap_tensorflow_internal.so: undefined symbol: clock_gettime 等类似链接符号错误) 将tensorflow.bzl...执行成功后可以在/etc/ld.so.cache查看到新版gcc的库文件 strings /etc/ld.so.cache |grep software /home/makeuser/software...但后来又有需求安装一个 c++ 使用的动态链接库 libtensorflow_cc.so 。....so 文件复制到/usr/local/lib下就可以使用了 cp bazel-bin/tensorflow/libtensorflow_cc.so /usr/local/lib/ #将需要的文件放入
二、安装Anaconda Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。...在安装结束后，使用如下命令，看到版本号则安装成功 $ protoc --version Bazel 安装准备 在安装Bazel之前，需要安装JDK8，具体安装方法请参考如下链接 jdk8安装方法 然后安装其他的依赖工具包.../bazel-0.4.3-jdk7-installer-linux-x86_64.sh --user 安装完成后继续安装其他TensorFlow需要的依赖工具包 $ sudo apt-get install...libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 操作完成后，进入cuDNN的目录更新库文件的软链接....7 $ sudo ln -s libcudnn.so.7.6.5 libcudnn.so $ sudo ldconfig 若软链接时报错，则把-s改成-sf即可 接下来在~/.bashrc中添加环境变量
构建标志产生构建设置，但是可以通过其他方式（例如通过transitions）来设置构建设置。没有附带标志的构建设置对用户不可见。规则设计者可以利用它，例如使规则在其依赖项上设置隐式属性。...transition 表示跨依赖项边缘的配置转换。即可以实现读入一组构建设置，并输出一组构建设置。...版本内置，而用户自定义的编译设置可以在 .bzl 文件中实现，不需要重新编译 Bazel 源码就可以实现 我们最终实现： $ bazel build //my:binary --some_feature_specific_to_my_app...比如前面说的利用 string_flag 实现一个构建设置目标 week，需要对 week 的值做约束，那么需要在 _string_impl 里做检测，如果不匹配，则提示错误： BuildSettingInfo...当然，如果你定义 week 目标(构建设置)的时候，不设置 values 属性，则对命令行传入的值没有限制。 注意：传递自定义命令行参数时 -- 是紧跟构建设置目标的。
编译的、特定于目标架构的库： 动态链接器 /usr/aarch64-linux-gnu/lib/ld-linux-aarch64.so.1； C 库，共享对象：/usr/aarch64-linux-gnu.../lib/libc.so.6； 程序加载器：crt.o。...现在我们已经知道交叉编译器使用了哪些东西，我们可以将依赖项分为两类： 特定于主机的工具（编译器、链接器和其他与目标平台无关的程序）； 特定于目标平台的库和头文件，它们是为目标平台编译最终程序所必需的。...Zig 需要的依赖项与 Clang 一样，我们来看一下： 工具：C 编译器（Clang）和链接器（lld）。 它们被静态地链接到 Zig 二进制文件中，对于 macOS，Zig 实现了自己的链接器。...我们尝试做一些其他工具链无法做到的事情：在 Linux 机器上交叉编译和链接 macOS 可执行文件： 尽管在 2021 年底，Zig 还只是一项未经验证的新技术，但一个主机平台一个 tar 包和交叉编译
语言支持丰富：Bazel支持多种编程语言，包括Java、C++、Python等，方便开发者使用。 2. 规则清晰明确：Bazel使用称为BUILD文件的规则文件来描述如何构建目标项目。...高效的构建过程：Bazel使用分布式执行模型，可并行执行构建任务，大大提高了构建效率。 4. 强大的依赖管理：Bazel能够自动解析项目依赖关系，确保正确版本的依赖库被加载和使用。 5....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来构建和测试这个项目。...首先，我们需要创建一个BUILD文件来描述如何构建我们的项目。在这个文件中，我们可以定义目标及其依赖项。...hdrs = ["file1.h", "file2.h"], deps = ["libanotherlib"]) 上述代码定义了一个名为my_program的可执行目标，它依赖于三个源文件和两个头文件
当用户告诉 Bazel 要构建某个 Target 的时候，Bazel 会分析这个文件如何构建（构建动作定义为 Action，和其他构建系统的 Task 大同小异），如果 Target 依赖了其他 Target...并行编译 Bazel 精准的知道每个 Action 依赖哪些文件，这使得没有相互依赖关系的 Action 可以并行执行，而不用担心竞争问题。...当用户第二次发起构建时，Bazel 会检测工作空间的哪些文件发生了改变，并更新 ActionGraph。如果没有文件改变，就会直接复用上一次的 ActionGraph 进行分析。...大部分项目都没法避免引入第三方的依赖项。构建系统通常提供了下载第三方依赖的能力。...不同于本地构建，CI 场景为了追求强隔离性，往往以实时运行 Docker Container 的方式提供构建环境。也就是说，构建环境不包含上一次构建的数据。
这个示例中的 gradle 文件帮助我们构建和编译安卓的 TF 库。但是，这个预构建的 TF 库可能不包括模型所有必要的 ops。...我们需要想清楚 WaveNet 中需要的全部 ops，并将它们编译成适合安卓 apk 的.so 文件。...我们也可以删除不必要的 ops，使 .so 文件变得更小。...你将在这里找到 libtensorflow_inference.so 文件： bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libtensorflow_inference.so...除了 .so 文件之外，我们还需要一个 JAR 文件。
所以，我们需要jar（Java API）和.so（c ++编译）文件。 我们必须具有pre-trained 的模型文件和分类的标签文件。 下图就是我们将要构建的一个物体识别程序。...从这里安装Bazel。Bazel是TensorFlow的主要构建系统。 现在，编辑WORKSPACE文件，我们可以在之前克隆的TensorFlow的根目录中找到WORKSPACE文件。....so文件。...构建玩之后Tensorflow的库将位于： bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libtensorflow_inference.so 构建Jar文件： bazel...我已经构建了.so文件和jar，可以直接从下面的项目中使用。 我创建了一个完整的运行示例应用程序在这里。 3.训练模型 我们需要预训练的模型和标签文件。
当时，我们没有一个灵活的构建管道来允许我们构建两个不同版本的作业，这些作业具有单独的 hadoop 依赖项。...最终升级方案 如前所述，业务作业最初是用 Hadoop 2.7 依赖项构建的。这意味着它们可以将 Hadoop 2.7 jar 文件携带到分布式缓存中。...将用户应用程序与 Hadoop jar 解耦 在 Pinterest，大多数数据管道都使用 Bazel 构建的 fat jars。...在测试期间，我们花了很多精力来识别这些类型的情况，并修改用户的 bazel 规则，以显式地添加那些隐藏的依赖项。...在这个过程中，Hadoop 2.7 和 Hadoop 2.10 之间又出现了一些依赖冲突。我们通过构建测试确定了这些依赖项，并相应地将它们升级到正确的版本。
而既然有统一的 build system，一旦发现某个集群节点需要执行的程序所依赖的某个模块变化了，同步这个模块（例如一个 .so 或者 .jar 文件）到此节点既可。完全不需要先打包再同步。...假设我们有如下模块依赖（module dependencies），用 Buck 或者 Bazel 语法描述（两者语法几乎一样）： python_binary(name="A", srcs=["A.py"...那么模块（build 结果）依赖关系如图 A.py --> B.py --> D.so -\ \-> C.py --> E.so --> F.so 如果是开源项目，请自行脑补，把上述模块（modules...既然 block device 只是一个 byte array，那么一个文件不也是一个 byte array 吗？是的！...直到今天，大家用开源的 Bazel 和 Buck 的时候，仍然可以看到默认链接方式就是全静态链接。
2 构建 复制库，并进行构建配置： git clone https://github.com/Tencent/PhoenixGo.git cd PhoenixGo ./configure ....然后使用 bazel 进行构建： bazel build //mcts:mcts_main TensorFlow 等依赖项将会自动下载。构建过程可能需要很长时间。...构建分布式 worker： bazel build //dist:dist_zero_model_server 在分布式 worker 上运行 dist_zero_model_server，每个 worker...1 要求 & 构建 同 Linux。 2 运行 首先添加 libtensorflow_framework.so 到 LD_LIBRARY_PATH 中： 在 Windows 上 正在进行。...Glog 选项还支持： --logtostderr：向 stderr 写入日志消息； --log_dir：向该文件夹中的文件写入日志消息； --minloglevel：记录级别：0 - INFO、1 -
背景 对大型项目来说，必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言，依赖管理一直是一个比较头大的问题。...但是即便是比较主流的 bazel 和 vcpkg，也无法满足我们的需求。 Bazel的问题 bazel 号称是原生支持分布式编译的构建系统。...但是 bazel 有一些问题。首先，他需要所有的依赖包都提供 bazel 构建系统支持。现有支持 bazel 的包并不是特别多，而且即便支持，也并不是都支持得很好（有些环境编译还是有问题的）。...而 bazel 构建的包，大多情况下由那个包本身去提供一些config，来实现不同的功能组，而编译的时候需要用户去设置使用哪些功能组。...可以直接导入 vcpkg 的toolchain文件使用，大多数导入的依赖库都支持直接从 vcpkg 中查找 。
Bazel 还必须淘汰旧的 APIs。这不是很容易就完成的任务，因为项目的所有语言、工具链、依赖项和 select() 都必须支持新的 APIs。这需要一个有序的迁移顺序来保持项目正常工作。...为了简化 $ bazel build 命令，可以将默认配置项写入 .bazelrc 文件中： build:compiler_config --crosstool_top=//toolchains/cpp...//tools/cpp:toolchain 3 Platform 方式 3.1 平台 3.1.1 概述 Bazel 可以在各种硬件、操作系统和系统配置上构建和测试代码，使用许多不同版本的构建工具，比如链接器和编译器...Bazel 支持以下针对平台的构建场景: 单平台构建(默认)：主机、执行和目标平台是相同的。例如，在运行在 Intel x64 CPU 上的 Ubuntu 上构建 Linux 可执行文件。...：默认为 @bazel_tools//platforms:target_platform 不指定 --platforms，默认是一个表示本地构建机器的平台，即由 @local_config_platform
这样就会出现一个问题，即构建是不可复制的，如果同一项目上的两个开发人员安装了不同版本的 Go SDK，则他们将构建不同的二进制文件。它还会中断远程执行，即主机的工具链可能在执行平台上不可用。...从构建阶段来看，rule() 规则可以依赖 repository_rule() 生成的 BUILD 文件中的目标或者 bzl 文件等。...因此从构建的阶段来看，repository_rule 可以做的事情很多，比如包括： 创建/删除文件 执行本地可执行文件，并获取执行结果 创建软链接 下载解压文件 读取本地文件内容 实现自动化的 BUILD...(path) ：读取一个文件内容 repository_ctx.symlink(from, to)：创建符号链接 repository_ctx.template ：使用模板生成一个文件，没有代入值的话，...，当然不只是工具链可以，我们的依赖也可以。
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