找不到TensorFlow libdevice。为什么在搜索的路径中找不到它？

Question

赢10 64位21H1；TF2.5，CUDA 11安装在环境中（Python 3.9.5 Xeus）

我不是唯一一个看到这个错误的人；另见（未答复的）here和here。 这个问题模糊不清，拟议的决议不清楚/似乎不起作用（见例here）

问题使用TF Linear_Mixed_Effects_Models.ipynb示例（从TensorFlow github here下载）执行达到执行“预热阶段”的点，然后抛出错误：

InternalError: libdevice not found at ./libdevice.10.bc [Op:__inference_one_e_step_2806]

控制台包含输出，显示它找到GPU，但XLA初始化无法找到现有的！指定路径中的libdevice

2021-08-01 22:04:36.691300: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1418] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 9623 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
2021-08-01 22:04:37.080007: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
2021-08-01 22:04:54.122528: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:169] XLA service 0x1d724940130 initialized for platform CUDA (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:
2021-08-01 22:04:54.127766: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:177]   StreamExecutor device (0): NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, Compute Capability 6.1
2021-08-01 22:04:54.215072: W tensorflow/compiler/tf2xla/kernels/random_ops.cc:241] Warning: Using tf.random.uniform with XLA compilation will ignore seeds; consider using tf.random.stateless_uniform instead if reproducible behavior is desired.
2021-08-01 22:04:55.506464: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:73] Can't find libdevice directory ${CUDA_DIR}/nvvm/libdevice. This may result in compilation or runtime failures, if the program we try to run uses routines from libdevice.
2021-08-01 22:04:55.512876: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:74] Searched for CUDA in the following directories:
2021-08-01 22:04:55.517387: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin
2021-08-01 22:04:55.520773: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2
2021-08-01 22:04:55.524125: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   .
2021-08-01 22:04:55.526349: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:79] You can choose the search directory by setting xla_gpu_cuda_data_dir in HloModule's DebugOptions.  For most apps, setting the environment variable XLA_FLAGS=--xla_gpu_cuda_data_dir=/path/to/cuda will work.

现在有趣的是，搜索的路径包括“C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin”

该文件夹的内容包括所有（在TF启动时成功加载）dll，包括cudart64_110.dll、dudnn64_8.dll。。。当然还有libdevice.10.bc

问题既然TF说它正在搜索此位置以查找此文件，并且该文件存在于此位置，那么问题出在哪里，我该如何修复它

（注意C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2不存在…CUDA安装在环境中；此路径必须是OS安装的最佳猜测）

信息：我正在设置路径

aPath = '--xla_gpu_cuda_data_dir=C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin'
print(aPath)
os.environ['XLA_FLAGS'] = aPath

但我也将OS环境变量XLA_FLAGS设置为相同的字符串值。。。我还不知道哪一个在实际工作，但是控制台输出说它搜索了预期的路径这一事实已经足够好了

Answer 1

诊断信息不清楚，因此没有帮助；然而，有一项决议

通过在此路径提供文件（作为副本）解决了此问题

C:\Users\Julian\anaconda3\envs\TF250_PY395_xeus\Library\bin\nvvm\libdevice\

请注意，C:\Users\Julian\anaconda3\envs\TF250_PY395_xeus\Library\bin是给定给XLA_标志的路径，但它似乎不是在寻找libdevice文件，而是在寻找\nvm\libdevice\路径，这意味着我不能在XLA_标志中设置一个不同的值来指向libdevice文件的实际位置，因为用一句话来说，它不是（仅仅是）它正在查找的文件

先前的调试信息：

2021-08-05 08:38:52.889213: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:73] Can't find libdevice directory ${CUDA_DIR}/nvvm/libdevice. This may result in compilation or runtime failures, if the program we try to run uses routines from libdevice.
2021-08-05 08:38:52.896033: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:74] Searched for CUDA in the following directories:
2021-08-05 08:38:52.899128: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin
2021-08-05 08:38:52.902510: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2
2021-08-05 08:38:52.905815: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   .

不正确，因为搜索路径中没有“CUDA”；FWIW我认为在C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2中搜索时应该给出一个不同的错误，因为没有这样的文件夹（那里有一个旧的V10.0文件夹，但没有CUDA 11的OS安装）

除非TensorFlow改进了路径处理，否则在每个新的（Anaconda）python环境中都需要这样的文件结构操作

TensorFlow论坛中的完整线程here