参考：Installation - mediapipe (google.github.io) 1、MSYS2 安装 安装到 C:\msys64, 添加环境变量 C:\msys64\usr\bin 到 PATH 打开mysys,执行 pacman -Syu pacman -Su pacman -S git patch unzip 2、Bazel 下载安装 Tags · bazelbuild/bazel (github.com)，5.
Step 2: Download the Bazel installer Next, download the Bazel binary installer named bazel-<version>-installer-darwin-x86_64.sh from the Bazel releases page on GitHub. Note: on macOS Catalina, due to Apple’s new app notarization requirements, you
文章目录 1. 安装 MSYS21.1 下载1.2 安装 2. 安装Python2.1 安装2.2 安装相关包 3. 安装Visual Studio4. 安装Bazel4.1 安装4.2 设置 Bazel 环境变量4.2.1 BAZEL_VS4.2.2 BAZEL_VC4.2.3 BAZEL_VC_FULL_VERSION4.2.4 BAZEL_WINSDK_FULL_VERSION 5. 安装OpenCV6. 下载MediaP
bazel version 检查版本更新 brew upgrade bazel 各平台安装 Bazel 按照可参考：Installing Bazel 设置 WORKSPACE 中 NDK 和 SDK 的路径配置 修改clone 下来的TensorFlow中的WROKSPACE文件： Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo. #a
1、下载TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 2、安装编译protobuf protobuf版本要和TensorFlow版本对应； protobuf版本查看方法： 打开TensorFlow源码下tensorflow-master/tensorflow/workspace2.bzl文件 搜索可以找到地址"https://github.com/protocolbuffer
Google 的姿态识别技术 mediapipe 使用效果不错，但是安装起来总是会遇到各种问题，因此本人在此讲自己安装过程中遇到的各种困难都讲解出来，希望对后来的人有所帮助 在 windows 上安装mediapipe 在 windows 上安装 mediapipe 相对比较简单，只需要用 pip 安装就好了 安装命令: pip ins
在实际项目部署过程中，会需要tensorflow c或者c++版本， 网上一通查，说自己编译会各种坑，投机取巧。。在拿到别人编译好的c和c++版本调用报错后，开始痛定思痛，躲不过的坑 自己来趟好了。。 先说下电脑环境： linux18.04 cuda 10.0 cudnn 7.6.5 make 4.1 protobuf 3.7 ##########
废了老大劲才搞定这个BRPC，来说一下常见的安装问题 先说一下下载步骤吧，步骤是网络上所说的，这里当一下官方文档的搬运工，实在不喜欢这种搬运风气，但是又没有更好的可以说 git clone https://github.com/apache/incubator-brpc.git sudo apt-get update && sudo apt-get install -y g
python下常用的测试框架有两个： unittestpytest 最近有刚好在鼓捣bazel test，bazel test可以无缝对接unittest框架，但是在对接pytest框架时却存在一些问题，现将一些注意事项总结一下。 本片主要参考这篇[stackoverflow的回答](python - How do I use pytest with bazel? - Stack
这几天和O爷一起合作开发rpc框架下的服务器。碰到了一些坑，在这里分享下 好像好久没敲算法题了，把这段搞过去再说 首先这次是aws，上来就开幕雷击了，protobuf原型机一直没搞成，卡在编译上了。在公司有运维同学写好的patchbuild，有mentor给的工具，现在什么都没有就很难搞。 项目是在aws上
最近由于负责交叉编译AI项目，包括tensorflow和pytorch，其中tf是用bazel管理编译的，为了确保自己制作的交叉编译工具链能正常运行，不得不把原生的bazel做了一些修改来支持交叉编译，主要是砍掉了一些对绝对路径依赖的限制（正常的交叉编译工具链都是放在/opt目录下面的绝对路径）。 一般情
准备 请事先安装Nodejs,Yarn 1.x和Bazel 我使用的版本为: Nodejs: v14.17.3 Yarn: 1.22.5 Bzel: 4.1.0 创建一个Typescript项目 选择指定目录，创建一个名为ts-bazel(其他名字也可以)的文件夹，使用终端进入该文件夹，然后执行npm init，一路选择默认。 安装Typescipt: yarn add t
近期使用python+keras+unet网络训练了一个图像分割模型（.h5），因为最终需要在C++中使用，所以需要2步转换： 模型转换（h5 —> pb）：需要的朋友可以参考一下之前写的文章。模型转换编译tensorflow，生成C++库：本文重点说明的内容。 说明：keras没有c++相关接口，所以不能直接在c++中调用由keras.s
Tool之Bazel：Bazel的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 Bazel的简介 Bazel的安装 Bazel的使用方法 Bazel的简介 Bazel：Build and test software of any size, quickly and reliably任意大小、快速、可靠的测试软件。Bazel是google推出的一款工程编译工具
clone源码 去git上下载tensorflow源码 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 依赖项安装 常规依赖项 sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python bazel安装 去bazel官网，找到自己的操作系统 这里选用直接脚本安装的方式进行安装。 sud
完整错误信息 ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/e53bbb0b0da4e26d24b415310219b953/external/org_tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:6589:1: no such package '@icu//': java.io.IOException: Error downloading [https://mirror.bazel.build/github.com/u
一、前言 mediapipe教程1中写了python相关代码，但是因为我最终是安卓系统，不能用python去运行，因此需要继续研究mediapipe； 但是我对安卓系统也一点都没接触过，因此这一个博客主要熟悉mediapipe，研究如何编译与运行mediapipe的linux桌面程序； 二、准备 两个重要网址： （1）https://github
深度学习之模型量化 深度学习之模型量化 各位小伙伴，大家好。深度学习具体工作你有没有碰到模型占用空间偏大、PC 平台与移植到板子上的运行效率差距偏大，进而无法满足高帧率、实时性的要求？AI 奶油小生也碰到上述问题，以下是小生针对训练后深度学习模型量化的处理理论，详细
执行make Removing intermediate container 3dcdb63a9f6d ---> 903876c5fb4a Step 4/10 : RUN pip install --no-cache-dir pycparser ---> Running in 41ec3173068f WARNING: Running pip install with root privileges is generally not a good idea. Try `pip i
新功能 差分加载 根据您的browserlist 文件，在构建期间，Angular将为其创建单独的包polyfills。所以基本上你会有： 使用此功能将减小捆绑包大小。 但这是如何工作的？ 基本上，Angular将使用polyfill构建其他文件，并且它们将注入nomodule 属性。 <body> <pp-root> </ pp-root> <script t
1 安装msys2 msys2是一个在Windows上的Linux虚拟环境，在Linux上写的程序，可以使用msys2编译为Windows上的exe或者dll。 在msys2官网上下载msys2程序：下载链接。 下载完成后进行安装，安装成功后将安装目录C:\msys64和安装目录下的usr/bin目录C:\msys64\usr\bin添加到系统环境变量
目录结构： eg1 | |-WORKSPACE ├─lib │ BUILD │ print_time.cpp │ print_time.h │ └─main BUILD main.cpp 其中WORKSPACE为一个空文件。 其余文件内容： 1、print_time.h文件内容 void print_time_fun(); 2、print_time.cpp 文件内
一. 安装Python3 1. 从https://www.python.org/downloads/，下载Python3.6.7 2. 编译python3.6.7 $ ./configure --prefix=/usr/local/python3 --enable-optimizations $ make 3. 安装python3.6.7 # rm /usr/bin/python # rm /usr/bin/python-config # make install # ln -s /usr/lo
下载安装：wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.18.0/bazel-0.18.0-installer-linux-x86_64.sh 常见的库用bazel编译的例子 https://github.com/bazelment/trunk 可以顺序看下来 https://docs.bazel.build/versions/master/getting-started.html
bazel Bazel is an open-source build and test tool similar to Make, Maven, and Gradle. It uses a human-readable, high-level build language. Bazel supports projects in multiple languages and builds outputs for multiple platforms. Bazel supports large code
