models/research/gan/pix2pix中bazel-bin缺失及launch_script.sh异常求助

我来帮你排查这个困扰你的pix2pix脚本执行问题，这种bazel路径不匹配的情况我之前在部署TensorFlow相关工具时也碰到过，咱们一步步来解决：

• 先确认bazel的基础运行状态
  先在终端里单独执行 bazel version，看看能不能正常输出版本信息。如果提示找不到bazel命令，说明bazel没正确安装或者没加入系统环境变量，得先把这个基础问题解决。

• 检查脚本中的git_repo变量配置
  脚本里的 ${git_repo} 应该指向你本地克隆的TensorFlow/models仓库的根目录（比如~/tensorflow/models）。如果这个变量设置错误，bazel build "${git_repo}/research/slim:download_and_convert_imagenet" 这条命令就会在错误的路径下执行，自然不会生成正确的bazel-bin目录。你可以在脚本里加一行echo ${git_repo}，运行脚本看看输出的路径是不是你实际的models仓库路径。

• 手动执行bazel构建命令，排除脚本路径问题
  先切换到models/research目录：

  cd /path/to/your/models/research
  

  然后手动执行构建命令：

  bazel build slim:download_and_convert_imagenet
  

  如果构建成功，你会在当前目录下看到生成的bazel-bin文件夹。这时候再运行./bazel-bin/download_and_convert_imagenet ${DATASET_DIR}，应该就能正常执行了。这说明问题出在脚本里的路径切换或者变量引用上。

• 修正脚本中的执行路径
  如果手动构建成功，那脚本里的问题大概率是路径不对：

  1. 要么在执行bazel build之前，先切换到${git_repo}/research目录；
  2. 要么把运行命令里的./bazel-bin/download_and_convert_imagenet改成${git_repo}/research/bazel-bin/download_and_convert_imagenet，确保指向正确的构建产物路径。

• 清理bazel缓存重新构建
  有时候bazel的缓存会导致奇怪的构建问题，你可以先清理缓存再重新尝试：

  bazel clean
  

  然后重新执行构建命令。

另外还要注意，TensorFlow的版本和bazel版本需要兼容，比如TensorFlow 1.x通常需要bazel 0.2x版本，而TensorFlow 2.x需要更高版本的bazel（比如3.x以上），如果版本不匹配也可能导致构建失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhamad Iqbal