翻车历史见这里

我胡汉三又回来了！！

编译的版本是Tensorflow 1.14。

为什么不用2？因为据说API大改，一堆坑。
像我这种改别人代码跑跑的肯定用不得

这次遇到的问题：

  1. 需要按照要求装MSYS，并且要使用MSYS2环境而不是MinGW环境（Github for Windows提供了MinGW，但是没有pacman）；
  2. 记得适当修改bazel的缓存位置（真香），每次运行命令时使用选项--output_user_root，避免把缓存写在叠瓦技术(SMR)的机械硬盘上，那速度慢得爽的飞起；
  3. LLVM更新速度过快，而且现在已经更改项目名为llvm-project（之前是llvm），尽量使用和tensorflow发布时间相近的LLVM快照（时间过久会失效，但这不像Github的风格啊= =），在${PROJECT_ROOT}/tensorflow/workspace.bzl中可以找到并修改引用的LLVM版本；
  4. 截至Tensorflow 1.14和本文撰写时（2020/2/8），XLA和nccl是不支持Windows平台或者支持的不是很好的（不折腾的话，几乎无法编译成功），不建议启用这两个特性；
  5. （某些特殊版本）需要修改${PROJECT_ROOT}/.bazelrc中，把build:cuda中--define=using_cuda_nvcc=true注释掉，因为在Windows平台上不能使用--config=nonccl选项取消使用nccl，会报错；
  6. 有时候会遇到error C2993: 'Derived': 非类型模板参数 '__formal' 的不合法类型。在pytorch的issues里找到了类似的问题，说是由于依赖关系和多线程编译竞争带来的问题，设置为单线程编译--jobs 1可以解决问题（未测试）：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/25393；

=============================================================

20200216补充

算了，放弃了，一直说是Eigen有问题，好像是关于GPU设备代码上找不到std::conj定义一类的问题。这几天网上冲浪的时候发现风评CUDA nvcc对于STL的支持很差，可能与这个有关。但是有dalao硬是编译出来了，就很不服气。在个人笔记本上编译特别浪费时间，1-2h起步，而且从来没成功过= =。等这波病情过去，借到好点的CPU资源再说吧。

标签: none

添加新评论