TensorFlow XLAの例（libdevice.compute_35.10.bc）を実行しているNotFoundError

Question

私はソースからコンパイルされたTensorFlowを使用してtutorial example for XLAを実行しています。私はCUDA 8 cuDNN 5.1をインストールしている

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0: Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 0000:00:1e.0) 
I tensorflow/core/platform/default/cuda_libdevice_path.cc:35] TEST_SRCDIR environment variable not set: using local_config_cuda/cuda under this executable's runfiles directory as the CUDA root. 
I tensorflow/compiler/xla/service/platform_util.cc:58] platform CUDA present with 1 visible devices 
I tensorflow/compiler/xla/service/platform_util.cc:58] platform Host present with 4 visible devices 
I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:180] XLA service executing computations on platform Host. Devices: 
I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:187] StreamExecutor device (0): <undefined>, <undefined> 
I tensorflow/compiler/xla/service/platform_util.cc:58] platform CUDA present with 1 visible devices 
I tensorflow/compiler/xla/service/platform_util.cc:58] platform Host present with 4 visible devices 
I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:180] XLA service executing computations on platform CUDA. Devices: 
I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:187] StreamExecutor device (0): Tesla K80, Compute Capability 3.7 
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993] Not found: ./libdevice.compute_35.10.bc not found 
Traceback (most recent call last): 
    File "/mnt/software/envs/xla/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1022, in _do_call 
    return fn(*args) 
    File "/mnt/software/envs/xla/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1004, in _run_fn 
    status, run_metadata) 
    File "/usr/lib/python3.4/contextlib.py", line 66, in __exit__ 
    next(self.gen) 
    File "/mnt/software/envs/xla/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 469, in raise_exception_on_not_ok_status 
    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status)) 
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: ./libdevice.compute_35.10.bc not found 
     [[Node: cluster_0/_0/_1 = _XlaLaunch[Targs=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT], Tconstants=[DT_INT32], Tresults=[DT_FLOAT, DT_FLOAT], function=cluster_0[_XlaCompiledKernel=true, _XlaNumConstantArgs=1], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](Shape_2, _recv_Placeholder_0/_3, _recv_Placeholder_1_0/_1, Variable_1, Variable)]] 

：次のエラーでpython mnist_softmax_xla.py結果を実行します。ファイルlibdevice.compute_35.10.bcがマシン上に存在しない：

$ find /usr/local/cuda/ -type f | grep libdevice.compute_35.10.bc 
/usr/local/cuda/nvvm/libdevice/libdevice.compute_35.10.bc 

私の勘では、これがメッセージTEST_SRCDIR environment variable not set: using local_config_cuda/cuda under this executable's runfiles directory as the CUDA root.とは何かを持っているということですが、私はそれについて何をすべきかわかりません。

Answer 1

キーは、このログメッセージである：

I tensorflow/core/platform/default/cuda_libdevice_path.cc:35] TEST_SRCDIR environment variable not set: using local_config_cuda/cuda under this executable's runfiles directory as the CUDA root. 

（私は後でログにそれに気づいた。私は実際にソースに周り掘って、そのファイルを発見しただけにして、ログ内のメッセージに気づきました。）

私が現在理解していない理由から、XLAはlibdeviceの/ usr/local/cuda（または./configureを実行したときに指定したディレクトリ）を検索しません。 cuda_libdevice_path.cc [1]あたり、libdeviceを指すように特別に作成されたシンボリックリンクを探しています。

私はこのコードを書いた人をループして、それが何をしているのか把握します。一方で、私は次のようにその周りに自分自身を働くことができました：

$ mkdir local_config_cuda 
$ ln -s /usr/local/cuda local_config_cuda/cuda 
$ TEST_SRCDIR=$(pwd) python my_program.py 

重要なことは、local_config_cudaディレクトリの親にTEST_SRCDIRを設定することです。

ご迷惑をおかけして申し訳ありません。申し訳ありませんが、私はあなたのために今はあまりハックな答えをしていません。

[1] https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/e1f44d8/tensorflow/core/platform/cuda_libdevice_path.cc#L23https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/1084748efa3234c7daa824718aeb7df7b9252def/tensorflow/core/platform/default/cuda_libdevice_path.cc#L27

Answer 2

https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/7079この問題を解決することができなければなりません。バグレポートをありがとう！