Question

基本上，我想使用自定义LLVM存储库运行TensorFlow，而不是bazel从中运行的llvm镜像。

我做了以下更改：

将temp_workaround_http_archive中的//tensorflow/workspace.bzl规则更改为：
```
  native.local_repository (
    name = "llvm",
    path = "/git/llvm/",
  )
```
在/git/llvm中，我添加了包含以下内容的文件WORKSPACE
```
  workspace( name = "llvm" )
```

但是，我知道需要llvm.build个文件，但由于我是bazel的新手，我不确定它应该位于何处。

我收到以下错误日志：

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
ERROR: /git/tensorflow/tensorflow/tools/pip_package/BUILD:81:1: no such package '@llvm//': BUILD file not found on package path and referenced by '//tensorflow/tools/pip_package:licenses'.
ERROR: Analysis of target '//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package' failed; build aborted.
INFO: Elapsed time: 0.219s

我从源代码安装了TensorFlow。这是版本信息：

$ git rev-parse HEAD
4c3bb1aeb7bb46bea35036433742a720f39ce348

$ bazel version
Build label: 0.4.5
Build target: bazel-out/local-fastbuild/bin/src/main/java/com/google/devtools/build/lib/bazel/BazelServer_deploy.jar
Build time: Thu Mar 16 12:19:38 2017 (1489666778)
Build timestamp: 1489666778
Build timestamp as int: 1489666778

提前感谢您的帮助！

Answer 1

找到修复程序。实际上非常简单。

bazel中的local_repository规则仅适用于外部bazel存储库。要使用非bazel外部存储库，我们需要使用new_local_repository作为参数。

Answer 2

您可以使用python的http服务器功能来构建本地文件服务器，例如：

python3 -m http.server

然后编辑文件“ tensorflow / workspace.bzl”

tf_http_archive(
      name = "llvm",
      urls = [
          "https://mirror.bazel.build/**/195a164675af86f390f9816e53291013d1b551d7.tar.gz",
          "http://localhost:8000/195a164675af86f390f9816e53291013d1b551d7.tar.gz",
          "https://github.com/**/195a164675af86f390f9816e53291013d1b551d7.tar.gz",
      ],
      sha256 = "57a8333f8e6095d49f1e597ca18e591aba8a89d417f4b58bceffc5fe1ffcc02b",
      strip_prefix = "llvm-195a164675af86f390f9816e53291013d1b551d7",
      build_file = str(Label("//third_party/llvm:llvm.BUILD")),
  )

在网址的中间一行添加一个本地文件路径，然后再次重建它。

bazel - 使用本地LLVM存储库构建TensorFlow时出错

2 个答案: