Пытаюсь установить Tensorflow 1.4 из исходников с CUDA 8.0 и CUDNN 5.0.5, на Centos 7. В документации указано, что он должен работать с CUDNN 3 и выше. Я работаю в виртуальной среде с Python 3.4.5, используя Bazel 0.7.0, с GCC 4.9. Во время настройки я установил версию CUDNN 5.0.5, и библиотека была найдена.
К сожалению, это не работает и заканчивается ошибкой, которая, по-видимому, указывает на то, что требуется CUDNN v6 (я могу ошибаться в причине ошибки).
Вот команда, которую я использую:
bazel build --config=opt --config=cuda --config=mkl //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_packag
Вот ошибка:
ERROR: /home/localuser/tensorflow/tensorflow/stream_executor/BUILD:52:1: C++ compilation of rule '//tensorflow/stream_executor:cuda_platform' failed (Exit 1).
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc: In member function 'cudnnStatus_t perftools::gputools::cuda::wrap::WrapperShim__cudnnSetRNNDescriptor_v6::operator()(perftools::gputools::cuda::CUDAExecutor*, Args ...)':
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:140:30: error: '::cudnnSetRNNDescriptor_v6' has not been declared
cudnnStatus_t retval = ::__name(args...); \
^
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:235:3: note: in expansion of macro 'PERFTOOLS_GPUTOOLS_CUDNN_WRAP'
__macro(cudnnSetRNNDescriptor_v6) \
^
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:240:1: note: in expansion of macro 'CUDNN_DNN_ROUTINE_EACH_R5'
CUDNN_DNN_ROUTINE_EACH_R5(PERFTOOLS_GPUTOOLS_CUDNN_WRAP)
Вот результат настройки (.tf_configure.bazelrc):
build --action_env PYTHON_BIN_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/bin/python"
build --action_env PYTHON_LIB_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/lib/python3.4/site-packages"
build --define PYTHON_BIN_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/bin/python"
build --define PYTHON_LIB_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/lib/python3.4/site-packages"
build --force_python=py3
build --host_force_python=py3
build --python_path="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/bin/python"
test --force_python=py3
test --host_force_python=py3
test --define PYTHON_BIN_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/bin/python"
test --define PYTHON_LIB_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/lib/python3.4/site-packages"
run --define PYTHON_BIN_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/bin/python"
run --define PYTHON_LIB_PATH="/home/localuser/venvs/tensorflow14-opt/lib/python3.4/site-packages"
build:gcp --define with_gcp_support=true
build:hdfs --define with_hdfs_support=true
build:s3 --define with_s3_support=true
build:xla --define with_xla_support=true
build:gdr --define with_gdr_support=true
build:verbs --define with_verbs_support=true
build --action_env TF_NEED_OPENCL="0"
build --action_env TF_NEED_CUDA="1"
build --action_env CUDA_TOOLKIT_PATH="/usr/local/cuda"
build --action_env TF_CUDA_VERSION="8.0"
build --action_env CUDNN_INSTALL_PATH="/usr/local/cuda-8.0"
build --action_env TF_CUDNN_VERSION="5.0.5"
build --action_env TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES="3.7,3.7,3.7,3.7"
build --action_env TF_CUDA_CLANG="0"
build --action_env GCC_HOST_COMPILER_PATH="/opt/rh/devtoolset-3/root/usr/bin/gcc"
build --config=cuda
test --config=cuda
build:opt --cxxopt=-march=native --copt=-march=native
build:mkl --define using_mkl=true
build:mkl -c opt
build:mkl --copt="-DEIGEN_USE_VML"
build:monolithic --define framework_shared_object=false
build --define framework_shared_object=true
Могу ли я что-нибудь сделать, чтобы установить TF 1.4 с помощью CUDNN 5?
