Buduję TensorFlow z Bazel za pomocą bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
zgodnie z instrukcjami dostarczonymi przez TensorFlow 'installing from sources' instructions.Awaria TensorFlow Bazel build
pojawia się następujący błąd:
ERROR: /home/ubuntu/tensorflow/tensorflow/stream_executor/BUILD:5:1: C++ compilation of rule '//tensorflow/stream_executor:stream_e
xecutor' failed: crosstool_wrapper_driver_is_not_gcc failed: error executing command third_party/gpus/crosstool/clang/bin/crosstool
_wrapper_driver_is_not_gcc -U_FORTIFY_SOURCE '-D_FORTIFY_SOURCE=1' -fstack-protector -fPIE -Wall -Wunused-but-set-parameter -Wno-fr
ee-nonheap-object ... (remaining 87 argument(s) skipped): com.google.devtools.build.lib.shell.BadExitStatusException: Process exite
d with status 1.
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc: In function 'cudnnConvolutionFwdAlgo_t perftools::gputools::cuda::{anonymous}::ToConvF
orwardAlgo(perftools::gputools::dnn::AlgorithmType)':
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:269:10: error: 'CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFT' was not declared in this scope
case CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFT:
...
Stos: EC2 maszyna g2.8xlarge systemem Ubuntu 14.04.2. Wersja Bazela 0.1.5 (zainstalowana w/bazel-0.1.5-jdk7-installer-linux-x86_64.sh
).
Próbowałem Bazel 0.1.4 i 0.2.3 i otrzymuję ten sam błąd.
Niedawno natknąłem się na dokładnie takie same błędy. W moim przypadku zaktualizowałem TensorFlow 7.1 (z wersji 6.0). W końcu zakończyłem aktualizację CUDA (z 7.0 na 7.5) i cuDNN (z v2 na v4), więc nie musiałem budować ze źródła. (Budowałem tylko ze źródeł, ponieważ TensorFlow 7.1 spodziewał się znaleźć CUDA 7.5, a miałem tylko 7.0.) W każdym razie wiem, że to nie jest odpowiedź, ale w zależności od tego, co próbujesz osiągnąć, być może podobne podejście zadziała dla Ciebie. – Aenimated1
Po prostu zrobiłem to samo. Ale nadal chciałbym móc budować ze źródła! – rafaelcosman
Czy próbowałeś budować ze źródeł po uaktualnieniu CUDA/cuDDN? Doszedłem do wniosku, że niepowodzenie kompilacji było prawdopodobnie wynikiem niekompatybilności z CUDA 7.0 lub cuDNN pre-v4, ale nie próbowałem budować ze źródła po aktualizacji. – Aenimated1