Рейтинг:0

Bazel не находит целей для создания tensorflow

флаг cn
Tim

Я пытаюсь создать Tensorflow с поддержкой Deepspeech графическим процессором, потому что мой процессор не поддерживает инструкции AVX. Я следовал инструкциям от https://deepspeech.readthedocs.io/en/latest/BUILDING.html .

Я установил Bazel версии 3.1, libsox, SWIG и все остальное, что нужно для CUDA и CUDNN. (Имя исполняемого файла Bazel было Bazel-3.1.0, поэтому Пришлось переименовать в Базель.) Процесс настройки внутри каталога Tensorflow работает просто отлично, без проблем находит Bazel, Python и CUDA. Но потом, когда я бегу:

bazel build --workspace_status_command="bash native_client/bazel_workspace_status_cmd.sh" --config=monolithic -c opt --copt=-O3 --copt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --copt=-fvisibility=hidden
но когда я запускаю сборку bazel 

Он не строит никаких целей. Результат процесса сборки:

Запуск локального сервера Bazel и подключение к нему...
ИНФОРМАЦИЯ: Варианты, предоставляемые клиентом:
  Унаследованные «общие» параметры: --isatty=1 --terminal_columns=132
ИНФОРМАЦИЯ: Чтение параметров rc для сборки из /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc:
  Унаследованные «общие» параметры: --experimental_repo_remote_exec
ИНФОРМАЦИЯ: Чтение параметров rc для сборки из /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc:
  Параметры сборки: --apple_platform_type=macos --define framework_shared_object=true --define open_source_build=true --java_toolchain=// Third_Party/toolchains/java:tf_java_toolchain --host_java_toolchain=// Third_Party/toolchains/java:tf_java_toolchain -- копт=-DTFLITE_WITH_RUY_GEMV --define=use_fast_cpp_protos=true --define=allow_oversize_protos=true --spawn_strategy=standalone -c opt --announce_rc --define=grpc_no_ares=true --noincompile_remove_legacy_whole_archive --noincompile_prohibit_aapt1 --enable_platform=2_config --config
ИНФОРМАЦИЯ: Чтение параметров rc для сборки из /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.tf_configure.bazelrc:
  параметры сборки: --action_env PYTHON_BIN_PATH=/home/tim/anaconda3/envs/stt/bin/python3 --action_env PYTHON_LIB_PATH=/home/tim/anaconda3/envs/stt/lib/python3.6/site-packages - -python_path=/home/tim/anaconda3/envs/stt/bin/python3 --config=xla --action_env CUDA_TOOLKIT_PATH=/usr/local/cuda-11.5 --action_env TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES=6.1,6.1 --action_env GCC_HOST_COMPILER_PATH=/usr /bin/x86_64-linux-gnu-gcc-11 --config=cuda --action_env TF_CONFIGURE_IOS=0
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:v2 в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --define=tf_api_version=2 --action_env=TF2_BEHAVIOR=1
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:xla в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --action_env=TF_ENABLE_XLA=1 --define=with_xla_support=true
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:cuda в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --config=using_cuda --define=using_cuda_nvcc=true
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:using_cuda в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --define=using_cuda=true --action_env TF_NEED_CUDA=1 --crosstool_top=@local_config_cuda//crosstool:toolchain
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:monolithic в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --define framework_shared_object=false
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:linux в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --copt=-w --define=PREFIX=/usr --define=LIBDIR=$(PREFIX)/lib - -define=INCLUDEDIR=$(PREFIX)/include --cxxopt=-std=c++14 --host_cxxopt=-std=c++14 --config=dynamic_kernels
ИНФОРМАЦИЯ: найдено применимое определение конфигурации build:dynamic_kernels в файле /home/tim/DeepSpeech/tensorflow/.bazelrc: --define=dynamic_loaded_kernels=true --copt=-DAUTOLOAD_DYNAMIC_KERNELS
ВНИМАНИЕ: Использование: bazel build <options> <targets>.
Вызовите `bazel help build` для полного описания использования и опций.
Ваш запрос правильный, но запрошен пустой набор целей. Ничего не будет построено.
ИНФОРМАЦИЯ: проанализировано 0 целей (0 пакетов загружено, 0 целей настроено).
ИНФОРМАЦИЯ: Найдено 0 целей...
ИНФОРМАЦИЯ: Удаление устаревшей базы песочницы /home/tim/.cache/bazel/_bazel_tim/f4cacb5195cc5ff4ba816553e8499505/sandbox
ИНФОРМАЦИЯ: Истекшее время: 4,736 с, критический путь: 0,46 с
ИНФОРМАЦИЯ: 0 процессов.
ИНФОРМАЦИЯ: сборка завершена успешно, всего 1 действие

Я пробовал это без Anaconda3 и без CUDA много раз, и всегда это заканчивается одинаково. Кто-нибудь знает, что может быть причиной этого?

Заранее спасибо.

cocomac avatar
флаг cn
Какую версию Ubuntu вы используете? Кроме того, если ваш процессор достаточно стар, чтобы не поддерживать AVX (большинство процессоров [Intel] после 2011 года), ваша задача машинного обучения может выполняться очень медленно, особенно если вы не используете графический процессор.
Tim avatar
флаг cn
Tim
Я использую Kubuntu 21.10, а мои графические процессоры — NVIDIA Geforce GTX 1070 Ti. Я знаю, что процессор будет слишком медленным, поэтому я хочу использовать графические процессоры.
cocomac avatar
флаг cn
Пакет действительно требует AVX? Я понимаю, почему версия для процессора может, но я немного удивлен, что версия с графическим процессором делает это. Не могли бы вы попробовать просто установить пакет GPU и посмотреть, работает ли он? Вам понадобится CUDA 10.1 или новее и CuDNN 7.6 или новее. Как только они у вас появятся, вы можете попробовать активировать виртуальную среду и выполнить «pip3 install deepspeech-gpu».
Tim avatar
флаг cn
Tim
Я уже пробовал это в прошлом, и это не сработало. Это также описано в документе Deepspeech: https://deepspeech.readthedocs.io/en/r0.9/SUPPORTED_PLATFORMS.html.

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.