我试图修改Tensorflow源代码（核心）。
在研究代码后，我开始修改，重新编译并运行自己的测试。但我不确定我是否能以最好的方式做到这一点。所以我对此有一些疑问。
1 - 我是否需要重新编译所有tensorflow代码或仅修改模块？
2 - 为了实现修改，我是否总是从我的源创建一个wheel包并安装它？为什么我可以在bazel编译后直接集成修改？
3 - 测试代码的最佳方法是什么？有很多单元测试，我不知道如何正确使用它。
4 - 我使用bash脚本运行bazel命令，还有更好的东西吗？
谢谢大家！
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（总结来自对该问题的评论）
在开发TensorFlow本身的更改时，无需为TensorFlow构建pip包。相反，bazel run <target>允许您运行单元测试（bazel test将一个或多个测试的输出记录到文件而不是直接打印它。因此，例如，如果您正在修改一个热门操作（tensorflow/core/kernels/one_hot_op.cc），您可能希望为该操作（tensorflow/python/kernel_tests/one_hot_op_test.py）运行Python单元测试套件：
bazel run //tensorflow/python/kernel_tests:one_hot_op_test
或者转到该目录并使用相对构建目标：
cd python/kernel_tests
bazel run :one_hot_op_test
测试目标在BUILD文件中定义。应自动选择对依赖项的任何更改。在第一次运行之后，编译应该非常活泼，因为大部分都将被缓存。
如果您正在开发最终将集成到使用TensorFlow的软件中的更改，那么如果您在进行集成测试之前首先对TensorFlow更改进行单元测试，则可能会获得更愉快的体验（例如，您将进行集成测试）把TensorFlow变成一个pip包。）