tensorflow 之 bazel安装 & 使用
tensorflow 之 bazel安装 & 使用
目录：
1，机器学习 & MR
Hadoop进阶（hadoop streaming c++实现 & MapReduce参数调优）
hadoop streaming （shell执行 & combiner & 数据分割）
hadoop streaming python 处理 lzo 文件遇到的问题
spark安装与调试
推荐算法之Jaccard相似度与Consine相似度
LibLinear使用总结
深度学习在推荐领域的应用
2，tensorflow 安转与使用
Tersorflow深度学习入门—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案
tensorflow 之 bazel安装 & 使用
Python的库sklearn安装 & bazel安装 & cmake
TF（tensorflow）安装之python
GBDT 之 Boosting方法
GBDT安装（xgboost LightGBM）,
3，工具安装
linux export 环境变量设置
linux crontab -e报错
configure --prefix=/ & yum install 路径
rethat / CentOS环境配置
redis 值 hiredis (c/c++)
今天发现要学的东西好多啊，自己学得又慢，快没信心了（博文第5部分）
urlencode & quote & unquote (url 中带中文参数)
python httplib urllib urllib2区别（一撇）
4, 工具包的使用
推荐系统学习05-libFM
LibFM使用手册中文版
XGboost & LibLinear (git)
wordart 之用户画像
写在文章前面：
当一个人从一个领域跨到另一个领域的时候会面临很大的改变，理论不同了，方法变换了，遇到这样挑战的时候，很多人都需要长时间去适应和习惯；这种领域的转换其实有三种，一种是理论的改变，一种是方法论的改变，另一种，则是理论和方法论都发生了改变。
1，方法论的变化，重要的应对在于做，多做，多总结，从熟悉到习惯，从习惯到精通；
2，理论的变化，重要的应对在于悟，多想，多问自己为什么，尝试内心的突破，打破自己既有的思维桎梏。
3，有时候觉得方法论更重要，那是因为自己对工具的使用还不熟练，当对工具使用熟练后，会觉得理论更重要，但是在接触到更深的理论后发现，还有更多的工具需要掌握，于是方法论又变得重要，总之，人生就是在知和行中间不断的震荡上行~~~。
扯远了，收回来
0，前言：一些相关连接
http://www.cnblogs.com/Jack47/p/install-bazel-on-redhat-enterprise-5.html （弯路，bazel需要JDK8以上支持，里面很杂）
https://github.com/bazelbuild/bazel/releases ----- 下载sh文件安装（OK）
https://sonic.gitbooks.io/bazel/chapter1.html ----- JDK & Bazel安装（OK,感觉也非常的乱）
http://blog.csdn.net/zhangweijiqn/article/details/53200081 （OK，不错的完整的安装JDK --> Bazel --> TF的过程）
1，bazel安装的泪水
（1）安装google的bazel来编译：
下载地址：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases
2，使用bazel运行tensorflow的textsum模型
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum
How To Run
依赖：Prerequisite: install TensorFlow and Bazel.
第一步：
# cd to your workspace
# 1. Clone the textsum code to your workspace 'textsum' directory.
# 2. Create an empty 'WORKSPACE' file in your workspace.
# 3. Move the train/eval/test data to your workspace 'data' directory.
# In the following example, I named the data training-*, test-*, etc.
# If your data files have different names, update the --data_path.
# If you don't have data but want to try out the model, copy the toy
# data from the textsum/data/data to the data/ directory in the workspace.
上面大意是: 创建工作目录mkdir test_dir; 创建空白文件 touch WORKSPACE; 在test_dir中创建data数据目录（存放training-*, test-*数据，vocab）; copy训练数据和测试数据到data目录
第二步： $ bazel build -c opt --config=cuda textsum/...
# Run the training.
$ bazel-bin/textsum/seq2seq_attention \
--mode=train \
--article_key=article \ ###
--abstract_key=abstract \ ###
--data_path=data/training-* \ ### 更改对应的训练数据文件路径
--vocab_path=data/vocab \ ### 类似于dic
--log_root=textsum/log_root \
--train_dir=textsum/log_root/train
# Run the eval. Try to avoid running on the same machine as training.
$ bazel-bin/textsum/seq2seq_attention \
--mode=eval \
--article_key=article \
--abstract_key=abstract \
--data_path=data/validation-* \
--vocab_path=data/vocab \
--log_root=textsum/log_root \
--eval_dir=textsum/log_root/eval
# Run the decode. Run it when the most is mostly converged.
$ bazel-bin/textsum/seq2seq_attention \
--mode=decode \
--article_key=article \
--abstract_key=abstract \
--data_path=data/test-* \
--vocab_path=data/vocab \
--log_root=textsum/log_root \
--decode_dir=textsum/log_root/decode \
--beam_size=8
2，使用bazel编译环境：
第一步：创建WORKSPACE文件：
touch WORKSPACE
第二步：创建一个BUILD文件：vim BUILD
genrule(
name = "hello",
outs = ["hello_world.txt"],
cmd = "echo Hello World > $@",
)
第三步：
bazel build :hello ### 注意build 后面有一个空格最后结果如下：
lrwxrwxrwx 1 root root 110 4月 5 20:30 bazel-bin -> /root/.cache/bazel/_bazel_root/606cbeb4ca65a774eeb20cb68b5d2d4b/test_bazel/bazel-out/local_linux-fastbuild/bin
lrwxrwxrwx 1 root root 115 4月 5 20:30 bazel-genfiles -> /root/.cache/bazel/_bazel_root/606cbeb4ca65a774eeb20cb68b5d2d4b/test_bazel/bazel-out/local_linux-fastbuild/genfiles
lrwxrwxrwx 1 root root 84 4月 5 20:30 bazel-out -> /root/.cache/bazel/_bazel_root/606cbeb4ca65a774eeb20cb68b5d2d4b/test_bazel/bazel-out
lrwxrwxrwx 1 root root 74 4月 5 20:30 bazel-test_bazel -> /root/.cache/bazel/_bazel_root/606cbeb4ca65a774eeb20cb68b5d2d4b/test_bazel
lrwxrwxrwx 1 root root 115 4月 5 20:30 bazel-testlogs -> /root/.cache/bazel/_bazel_root/606cbeb4ca65a774eeb20cb68b5d2d4b/test_bazel/bazel-out/local_linux-fastbuild/testlogs
-rwxr-xr-x 1 root root 92 4月 5 20:22 BUILD
-rw-r--r-- 1 root root 0 4月 5 19:15 WORKSPACE
bazel相关命令： https://bazel.build/versions/master/docs/bazel-user-manual.html
Tensorflow 自动文摘: 基于Seq2Seq+Attention模型的Textsum模型
http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/55224282