Question

我一直在尝试从源代码安装Tensorflow，但是我收到了这个错误：

Error limit reached.
100 errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_000076fb_00000000-7_scatter_nd_op_gpu.cu.cpp1.ii".
Compilation terminated.
ERROR: /home/rosgori/Python/tengpu/tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:4149:1: output 'tensorflow/core/kernels/_objs/scatter_nd_op_gpu/tensorflow/core/kernels/scatter_nd_op_gpu.cu.o' was not created
ERROR: /home/rosgori/Python/tengpu/tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:4149:1: not all outputs were created or valid
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
INFO: Elapsed time: 667.700s, Critical Path: 71.44s
FAILED: Build did NOT complete successfully

系统信息

我是否编写过自定义代码（与使用TensorFlow中提供的库存示例脚本相反）：否
OS平台和发行版（例如，Linux Ubuntu 16.04）：Ubuntu 16.04
从（来源或二进制）安装的TensorFlow ：来源
TensorFlow版本（使用下面的命令）：master
Python版：3.6.4
Bazel版本（如果从源代码编译）：0.12.0
GCC /编译器版本（如果从源代码编译）：5.4.0
CUDA / cuDNN版本：8.0 / 7.0
GPU型号和内存：GeForce GT 740M; 2004MiB

重现的确切命令：

bazel build --verbose_failures -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

当我说 master 时，我没有使用r1.8或r1.7。 master 的时间戳：

from datetime import datetime
datetime.utcnow()

我得到：datetime.datetime(2018, 4, 16, 23, 30, 23, 844800)

所以我的问题是：

该错误的含义是什么？可以修复吗？

修改

有时我会这样：

20 errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_000016a4_00000000-7_gather_functor_gpu.cu.cpp1.ii".
ERROR: /home/rosgori/Python/tengpu/tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:1208:1: output 'tensorflow/core/kernels/_objs/gather_functor_gpu/tensorflow/core/kernels/gather_functor_gpu.cu.o' was not created
ERROR: /home/rosgori/Python/tengpu/tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:1208:1: not all outputs were created or valid
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
INFO: Elapsed time: 157.766s, Critical Path: 35.22s
FAILED: Build did NOT complete successfully

Answer 1

我通过以下方式解决了这些问题：

在我的Ubuntu 16.04上安装gcc4.9

根据https://www.tensorflow.org/install/install_sources二进制构建包是使用gcc4构建的，因此gcc5 +存在一些不兼容问题

   sudo apt-get install python-software-properties
   sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install gcc-4.9
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 50
   sudo apt-get install g++-4.9
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 50

然后在运行configure时，将gcc的路径设为/usr/bin/gcc-4.9

修改/tensorflow/core/platform/macros.h

请参阅https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/19203

替换：

    #define TF_PREDICT_FALSE(x) (__builtin_expect(x, 0))
    #define TF_PREDICT_TRUE(x) (__builtin_expect(!!(x), 1))

与

    #define TF_PREDICT_FALSE(x) (x)
    #define TF_PREDICT_TRUE(x) (x)

Answer 2

添加：--cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0"在bazel构建中得到推荐

例如

bazel build --config=opt --config=cuda --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

张量流出错：未创建scatter_nd_op_gpu.cu.o

系统信息

2 个答案: