Build 有没有办法在没有互联网的情况下从源代码构建TensorFlow？

目前从源代码构建tensorflow需要连接到internet以下载一些依赖项。每次我重建它时，bazel都会删除已下载的内容并重新下载

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我想知道是否有可能通过预下载所有依赖项并在没有internet的情况下构建来避免这种情况？

TensorFlow似乎不太支持这种情况，显然一种方法是构建Docker或其他VM环境，并分发它-

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TensorFlow似乎没有很好地支持这种情况，显然一种方法是构建Docker或其他VM环境，并分发它-

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Bazel自动缓存它下载的外部依赖项。您是否可能：

移动张量流源 更改用于外部存储库的生成文件 每次构建可能需要其他依赖项的不同目标？

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如果这些都不太可能，您是否可以使用-explain添加连续两次运行相同bazel构建的输出，其中您会看到重新下载行为

Bazel自动缓存它下载的外部依赖项。您是否可能：

移动张量流源 更改用于外部存储库的生成文件 每次构建可能需要其他依赖项的不同目标？

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如果这些都不太可能，您是否可以使用-explain添加连续两次运行相同bazel构建的输出，其中您会看到重新下载行为

如前所述，可以预下载第三方依赖项

在tensorflow v0.11.0中，它们列在tensorflow/workspace.bzl中。下载所需文件后，请按以下方式替换链接：

url = "http://www.bzip.org/1.0.6/bzip2-1.0.6.tar.gz",

到

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请注意，大约有20个依赖项需要下载。

如前所述，可以预下载第三方依赖项

在tensorflow v0.11.0中，它们列在tensorflow/workspace.bzl中。下载所需文件后，请按以下方式替换链接：

url = "http://www.bzip.org/1.0.6/bzip2-1.0.6.tar.gz",

到

请注意，大约有20个依赖项需要下载。

您是执行bazel清理还是创建新的克隆目录？如果你进入同一个目录，bazel应该重用以前下载的depso如果我进行bazel清理或创建新的克隆，我可以手动下载deps并在本地发送到服务器机器，这样我就可以从源代码构建而不需要服务器访问internet吗？你进行bazel清理还是创建新的克隆目录？如果你进入同一个目录，bazel应该重用以前下载的depso如果我进行bazel清理或创建新的克隆，我可以手动下载deps并在本地发送到服务器机器，这样我就可以从源代码构建而不需要服务器访问internet吗？