張量流 Protobuf 中的導入週期
我正在嘗試編寫客戶端程式碼來與張量流伺服器通訊。我需要為 tensorflow
和 tensorflow_serving
編譯的 golang protobufs。這些都來之不易,我是透過這個才做到的。基本上,使用 buf 來產生它們。這是 buf yaml:
version: v1 managed: enabled: true optimize_for: code_size # go go_package_prefix: default: "some/path" plugins: - plugin: buf.build/protocolbuffers/go out: gen/proto/go
運行成功,但運行應用程式日誌:
package command-line-arguments imports my-package/internal/infer imports my-package/internal/infer/tensorflow_serving/apis imports my-package/internal/infer/tensorflow/core/protobuf imports my-package/internal/infer/tensorflow/compiler/xla/stream_executor imports my-package/internal/infer/tensorflow/compiler/xla imports my-package/internal/infer/tensorflow/compiler/xla/service imports my-package/internal/infer/tensorflow/compiler/xla: import cycle not allowed
請注意,tensorflow
和 tensorflow_serving
下的所有內容都是直接從原始儲存庫編譯的。
令我驚訝的是,像張量流這樣廣泛使用的東西應該有一個導入週期,但也許確實如此。我該如何解決這個問題?
正確答案
tl;dr
根本原因是儲存庫 https://www.php.cn/link/1a16abf2a3149fc7cd6083687cce01c2 確實沒有正確組織原始檔案(或至少沒有使其對 go 友好)。
以下兩個檔案導致go中的導入迴圈(xla
->xla/service
->xla
):
tensorflow/compiler/xla/xla.proto
#import "tensorflow/compiler/xla/service/hlo.proto"
tensorflow/compiler/xla/service/hlo.proto
#import "tensorflow/compiler/xla/xla_data.proto"
#由於 xla_data.proto
不導入任何其他文件,我們可以將其移動到自己的包中以打破導入循環。我們可以利用 buf 的 覆蓋功能做這個。這是最終的 buf.gen.yaml
檔案:
version: v1 managed: enabled: true go_package_prefix: default: example.com/mymodule/internal override: go_package: # move the generated xla_data.pb.go file into package xla/data to break the import cycle. tensorflow/compiler/xla/xla_data.proto: 'example.com/mymodule/internal/tensorflow/compiler/xla/data' plugins: - name: go out: internal opt: - module=example.com/mymodule/internal - name: go-grpc out: internal opt: - module=example.com/mymodule/internal
使用 buf 編譯 tensorflow proto 檔案的完整設定
這是最終的目錄結構:
├── buf.gen.yaml ├── buf.work.yaml ├── buf.yaml ├── go.mod ├── go.sum ├── internal │ ├── tensorflow │ └── tensorflow_serving └── testdata ├── serving └── tensorflow
buf.gen.yaml:請參閱「tl;dr」部分。
buf.work.yaml:
version: v1 directories: - testdata/serving - testdata/tensorflow
buf.yaml:
version: v1 breaking: use: - file lint: use: - default
這是我的環境:
$ go version go version go1.20.3 linux/amd64 $ buf --version 1.17.0 $ protoc --version libprotoc 3.12.4 $ protoc-gen-go --version protoc-gen-go v1.30.0 $ protoc-gen-go-grpc --version protoc-gen-go-grpc 1.3.0 $ git version git version 2.37.2
現在在此目錄的根目錄中執行以下命令:
$ go mod init example.com/mymodule $ go get google.golang.org/grpc $ git clone https://www.php.cn/link/1a16abf2a3149fc7cd6083687cce01c2.git testdata/tensorflow $ git clone https://github.com/tensorflow/serving.git testdata/serving $ buf generate $ go build ./...
註解:
- tensorflow 儲存庫被複製到
testdata
目錄中,以便go build
將忽略它們。 - 安裝程式會在
internal
目錄中產生檔案。您可以修改buf.gen.yaml
檔案以將它們放置在您想要的任何位置。 -
go build ./...
不會回報任何錯誤。但我不確定生成的文件是否有效。
以上是張量流 Protobuf 中的導入週期的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

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Golang和Python各有优势:Golang适合高性能和并发编程,Python适用于数据科学和Web开发。Golang以其并发模型和高效性能著称,Python则以简洁语法和丰富库生态系统著称。

goisidealforbeginnersandsubableforforcloudnetworkservicesduetoitssimplicity,效率和concurrencyFeatures.1)installgromtheofficialwebsitealwebsiteandverifywith'.2)

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang和C 在性能上的差異主要體現在內存管理、編譯優化和運行時效率等方面。 1)Golang的垃圾回收機制方便但可能影響性能,2)C 的手動內存管理和編譯器優化在遞歸計算中表現更為高效。

C 更適合需要直接控制硬件資源和高性能優化的場景,而Golang更適合需要快速開發和高並發處理的場景。 1.C 的優勢在於其接近硬件的特性和高度的優化能力,適合遊戲開發等高性能需求。 2.Golang的優勢在於其簡潔的語法和天然的並發支持,適合高並發服務開發。
