【TensorFlow使用教程】1 环境搭建

　　一、TensorFlow主要依赖包——Protocol Buffer & Bazel

　　1. Protocol Buffer

　　首先要弄清三个概念：

• 结构化数据：指拥有多种属性的数据，例如用户信息可以表示为

  name：张三
  id：1234
  email：zhangsan@abc.com

　　这样的用户信息就是一个结构化数据，name、id和email都是这个数据的属性。

• 序列化：结构化的数据持久化或进行网络传输时，需要先进行序列化。序列化就是将结构化的数据变成数据流的格式，即变成字符串。
• 结构化数据的处理：将结构化数据序列化，并从序列化之后的数据流中还原出原来的结构化数据。

　　Protocol Buffer就是用来处理结构化数据的。

　　另外两种经常被用来处理结构化数据的工具时XML和JSON，它们和Protocol Buffer的主要区别如下

	XML、JSON	Protocol Buffer
序列化结果	可读字符串	二进制流
还原操作	序列化结果包含格式信息，无需其他信息即可还原	需事先定义数据格式，还原时也需使用这个定义好的格式。

　　由于Protocol Buffer在序列化时可根据需要选定数据类型，它序列化出来的数据一般比XML格式小，解析时间也要快许多。

　　Protocol Buffer定义数据格式的文件一般保存在.proto文件中，如

message user{
    optional string name = 1
    required int32 id = 2
    repeated string email = 3
}

　　其中，每一个message代表了一类结构化的数据，它的里面定义了每一个属性的类型和名字。

　　属性的类型可以是：

• 布尔型
• 整型
• 实数型
• 字符型等基本类型
• 另一个message

　　属性的设置：

• repeated 属性是可以重复的，即属性的取值可以是一个列表
• optional 属性是可选的，即属性的取值可以为空

　　2. Bazel

　　一个自动化构建工具，用于对项目空间（workspace）中的程序进行编译。

　　workspace可以理解为一个文件夹，它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），其根目录的基本结构如下：

• WORKSPACE文件，定义了对外部资源的依赖关系。可以是空文件。
• BUILD文件，Bazel通过它来寻找需要编译的目标。它采用一种类似Python的语法来指定每一个编译目标的输入、输出和编译方式，也就是说，和一般的开放式编译工具不同，Bazel的编译方式是事先定义好的。
• 程序源码的py文件（以Python为例）。

　　Bazel对Python支持的编译方式只有以下三种：

• py_binary 将Python程序编译为可执行文件
• py_library 将Python程序编译为库函数供其他py_binary或py_test调用
• py_test 编译Python测试程序

　　举例见书p28-29。