Question

我正在尝试关注XLA和JIT（https://www.tensorflow.org/performance/xla/jit）的教程。根据{{3}}，当我运行命令

时

https://www.tensorflow.org/performance/xla/jit#step_3_run_with_xla

它应该生成一个带有XLA图的位置的输出。但是，我的输出不包含此信息。

Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
0.9172

仅生成时间轴文件。

Build：使用XLA JIT for CPU的张量流r1.3

Answer 1

这里的关键是命令的这一部分：

TF_XLA_FLAGS=--xla_generate_hlo_graph=.*

整个事情应该是：

TF_XLA_FLAGS=--xla_generate_hlo_graph=.* python mnist_softmax_xla.py

有了这个，你应该看到一堆像：

这样的行

I tensorflow/compiler/xla/service/hlo_graph_dumper.cc:1254] computation cluster_1[_XlaCompiledKernel=true,_XlaNumConstantArgs=0,_XlaNumResourceArgs=0].v31 [GPU-ir-emit-prepare: after flatten-call-graph, pipeline end]: /tmp/hlo_graph_67.5dOpgX.dot

注意：我在1.4而不是1.3上进行了测试。

Answer 2

完整命令应为

std::cout << ansi::foreground_red << "in red" << ansi::reset << std::endl;

从源代码构建时，请确保具有xla选项。以及请求设备。即

TF_XLA_FLAGS="--xla_hlo_graph_path=./tmp_dot --xla_generate_hlo_graph=.*" python mnist_softmax_xla.py

另外，给出的示例使用tf.Variable，应将其替换为tf.get_variable。

完整代码如下：

with tf.device("/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0"):

tensorflow XLA不生成点文件

2 个答案: