TensorFlow的主要依赖库

Protool Buffer 处理结构化数据的工具

Name:张飞
id: 123456
email: 10000@qq.com

上面信息 就是一个结构化数据(这里说的结构化数据和大数据的结构化数据概念不同,指的是拥有多种属性值的)

当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,通常需要将他们序列化,即存储为数据流的格式,简单的理解就是转换成 字符串进行保存, 再次使用或者接收的时候,将序列化的数据流解码为结构化的数据

以上就是Protool Buffer解决的主要问题,除了Protool Buffer之外,XML和JSON是比较常用的结构化数据处理工具

XML

<user>
    <name>张飞</name>
    <id>123456</id>
    <email>zhangsan@abc.com</email>
</user>

JSON

{
    "name":"张飞",
    "id":""
    "email":"zhangsan@abc.com"
}

有一点区别是 Protocol Buffer序列化之后得到的数据是不可读的字符串,并且是二进制数据流

Protool Buffer序列化出来的数据要比XML格式小3-10倍,解析时间快20-100倍

Bazel 自动化编译构建工具

项目空间（workspace）是 Bazel 的一个基本概念。 一个项目空间可以简单地理解为一 个文件夹，在这个文件夹中包含了编译一个软件所需要的源代码以及输出编译结果的软连接（symbolic link）地址.一个项目空间内可以只包含一个应用（比如 TensorFlow)