我正在尝试编译一个使用Tensorflow内核的示例程序,该程序在以下环境中通过Bazel在Windows 10 64bit上具有CUDA支持:
我成功通过了configure.py,添加了CUDA和CUDNN位置。
这是我的Bazel BUILD文件:
cc_binary(
name = "mnistpredict.dll",
srcs = ["mnist.cc", "MNIST.h"],
deps = [
"//tensorflow/core:tensorflow",
],
linkshared=1
)
我尝试使用以下命令进行编译: bazel build //tensorflow/loadgraph:mnistpredict.dll
错误: C:/用户/ laci /下载/tensorflow-1.9.0/tensorflow/loadgraph/BUILD:1:1: 加载包'tensorflow / core'时出错:遇到错误 读取扩展文件'cuda / build_defs.bzl':没有这样的软件包 '@ local_config_cuda // cuda':追溯(最近一次通话结束): 文件“ C:/users/laci/downloads/tensorflow-1.9.0/third_party/gpus/cuda_configure.bzl”, 1166行 _create_local_cuda_repository(repository_ctx) 文件“ C:/users/laci/downloads/tensorflow-1.9.0/third_party/gpus/cuda_configure.bzl”, _create_local_cuda_repository中的第995行 _get_cuda_config(repository_ctx) 文件“ C:/users/laci/downloads/tensorflow-1.9.0/third_party/gpus/cuda_configure.bzl”, _get_cuda_config中的第750行 _cudnn_version(repository_ctx,cudnn_install_base ...,...) 文件“ C:/users/laci/downloads/tensorflow-1.9.0/third_party/gpus/cuda_configure.bzl”, _cudnn_version中的第466行 find_cuda_define(repository_ctx,cudnn_header_dir,“ c ...”,...) 文件“ C:/users/laci/downloads/tensorflow-1.9.0/third_party/gpus/cuda_configure.bzl”, 在find_cuda_define中的第422行 auto_configure_fail((“读取%s时出错:%s”%(str(h ...))) 文件“ C:/users/laci/downloads/tensorflow-1.9.0/third_party/gpus/cuda_configure.bzl”, 第210行,在auto_configure_fail中 fail((“(\ n%sCuda配置错误:%...)))
Cuda配置错误:读取错误 C:/用户/ laci /下载/cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1/cuda/include/cudnn.h: java.io.IOException:错误: src / main / native / windows / processes-jni.cc(239):CreateProcessW(“ grep” --color = never -A1 -E“ #define CUDNN_MAJOR” C:/用户/laci/Downloads/cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1/cuda/include/cudnn.h): 系统找不到指定的文件。
并由'//tensorflow/loadgraph:mnistpredict.dll'引用错误: 目标'//tensorflow/loadgraph:mnistpredict.dll'的分析失败; 构建中止:分析失败INFO:经过时间:1.612s INFO:0 流程。失败:构建未成功完成(2个软件包 已加载) 当前正在加载:tensorflow / core
当我尝试不使用CUDA支持时,便可以成功编译它。
答案 0 :(得分:2)
它正在%PATH%下寻找grep.exe,但失败了。将Git \ bin添加到%PATH%或为Windows安装grep即可解决问题。
花了几天的时间才终于在Windows 7 64位上使用bazel + msys2构建一个tensorflow-gpu 1.10 whl。