tfx bsl

TFX基本共享庫

TFX BASIC共享庫（ tfx_bsl ）包含許多TensorFlow擴展（TFX）組件共享的庫。

僅由tfx_bsl/public下導出的符號用於TFX用戶直接使用，包括獨立TFX庫（例如TFDV，TFMA，TFT，TFT）用戶，TFX Pipeline作者和TFX組件作者。一旦tfx_bsl超過1.0這些API將變得穩定，並遵循語義版本控制。

其他目錄下的API應被視為TFX的內部（因此，對其沒有向後或前進的兼容性保證）。

每個次要版本的TFX庫或TFX本身（ tfx_bsl需要依賴tfx_bsl ）將取決於它的特定次要版本（例如tensorflow_data_validation 0.14。

從PYPI安裝

tfx_bsl可作為PYPI軟件包使用。

pip install tfx-bsl

夜間包裹

TFX-BSL還在https://pypi-nightly.tensorflow.org上託管夜間包裝。要安裝最新的夜間軟件包，請使用以下命令：

pip install --extra-index-url https://pypi-nightly.tensorflow.org/simple tfx-bsl

這將安裝夜間套件，以供TFX-BSL的主要依賴關係，例如TensorFlow Metadata（TFMD）。

但是，它是許多TFX組件的依賴性，通常作為用戶，您無需直接安裝它。

使用Docker構建

如果您想從Master Branch構建一個TFX組件，即最新版本，則可能還必須構建最新的tfx_bsl ，因為TFX組件可能依賴於最新的tfx_bsl版本引入的新功能。

從Docker構建的是在Linux下構建tfx_bsl推薦方法，並在Google進行了不斷測試。

1。安裝Docker

請首先按照說明安裝docker和docker-compose 。

2。克隆tfx_bsl存儲庫

git clone https://github.com/tensorflow/tfx-bsl
cd tfx-bsl

請注意，這些說明將安裝tfx-bsl的最新主分支。如果要安裝特定的分支（例如釋放分支），請將-b <branchname>傳遞到git clone命令。

3。構建PIP包

然後，在項目根部運行以下內容：

sudo docker-compose build manylinux2010
sudo docker-compose run -e PYTHON_VERSION= ${PYTHON_VERSION} manylinux2010

其中PYTHON_VERSION是{39}之一。

在dist/下，將產生輪子。

4。安裝PIP軟件包

pip install dist/ * .whl

從源構建

1。先決條件

安裝numpy

如果您的系統未安裝Numpy，請立即按照這些說明進行安裝。

安裝Bazel

如果您的系統未安裝Bazel，請立即按照這些說明進行安裝。

2。克隆tfx_bsl存儲庫

git clone https://github.com/tensorflow/tfx-bsl
cd tfx-bsl

請注意，如果要安裝特定的分支（例如釋放分支），將這些說明安裝tfx_bsl的最新主分支，將-b <branchname>通過git clone命令。

3。構建PIP包

tfx_bsl輪是Python版本依賴性 - 要構建適用於特定Python版本的PIP包，請使用Python二進制運行：

python setup.py bdist_wheel

您可以在dist子目錄中找到生成的.whl文件。

4。安裝PIP軟件包

pip install dist/ * .whl

支持的平台

tfx_bsl在以下64位操作系統上進行了測試：

• MacOS 10.12.6（Sierra）或更高版本。
• Ubuntu 20.04或更高版本。

兼容版本

下表是彼此兼容的tfx_bsl軟件包版本。這取決於我們的測試框架，但是其他未經測試的組合也可能起作用。

TFX-BSL	apache-beam [GCP]	皮亞羅	張量	Tensorflow-metadata	TensorFlow-Serving-api
Github主人	2.59.0	10.0.1	每晚（2.x）	1.16.1	2.16.1
1.16.1	2.59.0	10.0.1	2.16	1.16.1	2.16.1
1.16.0	2.59.0	10.0.1	2.16	1.16.0	2.16.1
1.15.1	2.47.0	10.0.0	2.15	1.15.0	2.15.1
1.15.0	2.47.0	10.0.0	2.15	1.15.0	2.15.1
1.14.0	2.47.0	10.0.0	2.13	1.14.0	2.13.0
1.13.0	2.40.0	6.0.0	2.12	1.13.1	2.9.0
1.12.0	2.40.0	6.0.0	2.11	1.12.0	2.9.0
1.11.0	2.40.0	6.0.0	1.15 / 2.10	1.11.0	2.9.0
1.10.0	2.40.0	6.0.0	1.15 / 2.9	1.10.0	2.9.0
1.9.0	2.38.0	5.0.0	1.15 / 2.9	1.9.0	2.9.0
1.8.0	2.38.0	5.0.0	1.15 / 2.8	1.8.0	2.8.0
1.7.0	2.36.0	5.0.0	1.15 / 2.8	1.7.0	2.8.0
1.6.0	2.35.0	5.0.0	1.15 / 2.7	1.6.0	2.7.0
1.5.0	2.34.0	5.0.0	1.15 / 2.7	1.5.0	2.7.0
1.4.0	2.31.0	5.0.0	1.15 / 2.6	1.4.0	2.6.0
1.3.0	2.31.0	2.0.0	1.15 / 2.6	1.2.0	2.6.0
1.2.0	2.31.0	2.0.0	1.15 / 2.5	1.2.0	2.5.1
1.1.0	2.29.0	2.0.0	1.15 / 2.5	1.1.0	2.5.1
1.0.0	2.29.0	2.0.0	1.15 / 2.5	1.0.0	2.5.1
0.30.0	2.28.0	2.0.0	1.15 / 2.4	0.30.0	2.4.0
0.29.0	2.28.0	2.0.0	1.15 / 2.4	0.29.0	2.4.0
0.28.0	2.28.0	2.0.0	1.15 / 2.4	0.28.0	2.4.0
0.27.1	2.27.0	2.0.0	1.15 / 2.4	0.27.0	2.4.0
0.27.0	2.27.0	2.0.0	1.15 / 2.4	0.27.0	2.4.0
0.26.1	2.25.0	0.17.0	1.15 / 2.3	0.27.0	2.3.0
0.26.0	2.25.0	0.17.0	1.15 / 2.3	0.27.0	2.3.0