当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > 导入周期在张量流 Protobuf 中的应用

导入周期在张量流 Protobuf 中的应用

来源:stackoverflow 2024-02-06 21:54:23 0浏览 收藏

在IT行业这个发展更新速度很快的行业,只有不停止的学习,才不会被行业所淘汰。如果你是Golang学习者,那么本文《导入周期在张量流 Protobuf 中的应用》就很适合你!本篇内容主要包括##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!

问题内容

我正在尝试编写客户端代码来与张量流服务器通信。我需要为 tensorflowtensorflow_serving 编译的 golang protobufs。这些都来之不易,我是通过这个才做到的。基本上,使用 buf 来生成它们。这是 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

运行成功,但运行应用程序日志:

 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

请注意,tensorflowtensorflow_serving 下的所有内容都是直接从原始存储库编译的。

令我惊讶的是,像张量流这样广泛使用的东西应该有一个导入周期,但也许确实如此。我该如何解决这个问题?


正确答案


tl;dr

根本原因是存储库 https://github.com/tensorflow/tensorflow 确实没有正确组织原始文件(或者至少没有使其对 go 友好)。

以下两个文件导致go中的导入循环(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"

由于 xla_data.proto 不导入任何其他文件,我们可以将其移动到自己的包中以打破导入循环。我们可以利用 buf 的 覆盖功能做这个。这是最终的 buf.gen.yaml 文件:

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 编译 tensorflow proto 文件的完整设置

这是最终的目录结构:

├── buf.gen.yaml
├── buf.work.yaml
├── buf.yaml
├── go.mod
├── go.sum
├── internal
│   ├── tensorflow
│   └── tensorflow_serving
└── testdata
    ├── serving
    └── tensorflow

buf.gen.yaml:请参阅“tl;dr”部分。

buf.work.yaml

version: v1
directories:
  - testdata/serving
  - testdata/tensorflow

buf.yaml

version: v1
breaking:
  use:
    - file
lint:
  use:
    - default

这是我的环境:

$ 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

现在在此目录的根目录中执行以下命令:

$ go mod init example.com/mymodule
$ go get google.golang.org/grpc
$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git testdata/tensorflow
$ git clone https://github.com/tensorflow/serving.git testdata/serving
$ buf generate
$ go build ./...

注释

  1. tensorflow 存储库被克隆到 testdata 目录中,以便 go build 将忽略它们。
  2. 安装程序会在 internal 目录中生成文件。您可以修改 buf.gen.yaml 文件以将它们放置在您想要的任何位置。
  3. go build ./... 不会报告任何错误。但我不确定生成的文件是否有效。

文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《导入周期在张量流 Protobuf 中的应用》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
如何修复在查询参数中结束的请求中添加标头的问题?如何修复在查询参数中结束的请求中添加标头的问题?
上一篇
如何修复在查询参数中结束的请求中添加标头的问题?
示例:使用 Golang 的 WebSocket 实现 jsonrpc101
下一篇
示例:使用 Golang 的 WebSocket 实现 jsonrpc101
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • ljg-skills -
    ljg-skills
    ljg-skills 是李继刚开源的 AI 技能与提示词集合,面向大模型使用者整理了一批可复用的 prompt、角色设定和任务技能模板,适合用于学习提示词设计、搭建个人 AI 工作流和沉淀团队常用智能体能力。
    1334次使用
  • MELO音乐 - AI 音乐生成平台,支持多模态创作能力
    MELO音乐
    MELO音乐是一站式AI视频与音乐制作助手,对标suno, udio的高品质体验。提供伴奏生成、原创写词、无损导出、哼唱识曲、混音变声等全套音频与短视频编辑工具。无论是流行Kpop、电音说唱、民谣古风、摇滚儿歌还是商用轻音乐,MELO为你免费谱曲,轻松做同款!
    1272次使用
  • UniScribe - AI 免费在线音视频转文字平台
    UniScribe
    UniScribe 是一款 AI 音视频转文字与内容整理工具,支持上传音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接,自动生成转写文本、摘要、思维导图和关键问题,并支持多格式导出,适合会议记录、课程学习、访谈整理和内容创作复盘。
    1221次使用
  • 剧云 - 免费 AI 智能中文剧本创作平台
    剧云
    剧云是专业中文剧本创作平台,安全稳定运行十余年,集成AI编剧、剧本医生审核、人物小传、剧情关系图、大纲编写、多人协作、Word导入导出、版权管控功能,数据安全防护,轻松高效创作剧本。
    1392次使用
  • 万象有声 - AI 一站式有声内容创作平台
    万象有声
    万象有声,一个专为有声创作者打造的新一代智能有声内容创作平台。平台提供专业的智能拆章、智能画本编辑、AI配音、AI生成音效、后期制作、智能对轨、智能审听等有声创作全流程工具,可以帮助创作者高效、低成本创作出引人入胜的有声作品。立即体验,让有声书制作更简单!
    1397次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码