Documentation/ABI/testing/sysfs-module.txt

本文详细介绍了Linux内核中Sysfs文件系统下不同模块的配置信息及用途,包括GbEMAC地址、OptionROM数据的读写操作,USB2.0微帧周期性传送的最大时间配置等。此外还涉及模块大小及替代标志等内容。
Chinese translated version of Documentation/ABI/testing/sysfs-module.txt

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中文版维护者: 徐红 1534342777@qq.com
中文版翻译者: 徐红 1534342777@qq.com

以下为正文

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 sysfs-module
 系统文件模块
  --------------------
What: /sys/module/pch_phub/drivers/.../pch_mac
Date: August 2010
KernelVersion: 2.6.35
Contact: masa-korg@dsn.okisemi.com
Description: Write/read GbE MAC address.

目录:/sys/module/pch_phub/drivers/.../pch_mac
日期:2010年8月
内核版本:2.6.35
联系方式:masa-korg@dsn.okisemi.com
摘要:千兆以太网MAC地址的读/写

What: /sys/module/pch_phub/drivers/.../pch_firmware
Date: August 2010
KernelVersion: 2.6.35
Contact: masa-korg@dsn.okisemi.com
Description: Write/read Option ROM data.

目录:/sys/module/pch_phub/drivers/.../pch_firmware
日期:2010年8月
内核版本:2.6.35
联系方式:masa-korg@dsn.okisemi.com
摘要:ROM数据的读/写选项

What: /sys/module/ehci_hcd/drivers/.../uframe_periodic_max
Date: July 2011
KernelVersion: 3.1
Contact: Kirill Smelkov <kirr@mns.spb.ru>
Description: Maximum time allowed for periodic transfers per microframe (μs)

目录:What: /sys/module/ehci_hcd/drivers/.../uframe_periodic_max
日期:2011年7月
内核版本:3.1
联系方式:Kirill Smelkov <kirr@mns.spb.ru>
摘要:每微帧周期性传送所允许的最大时间。(μs)

[ USB 2.0 sets maximum allowed time for periodic transfers per
 microframe to be 80%, that is 100 microseconds out of 125
 microseconds (full microframe).

 However there are cases, when 80% max isochronous bandwidth is
 too limiting. For example two video streams could require 110
 microseconds of isochronous bandwidth per microframe to work
 together. ]

 USB 2.0的每微帧周期性传送所允许的最大时间为80%,也就是100/125
 微秒。
 然而在某些情况下,80% 最大同步带宽太有限。例如,两个视频流可
 能需要每微帧110微秒的同步带宽一起工作。

Through this setting it is possible to raise the limit so that
the host controller would allow allocating more than 100
microseconds of periodic bandwidth per microframe.

通过此设置可以提高限制,这样主机控制器将允许分配每微帧超过100
       微秒的周期性的带宽。

Beware, non-standard modes are usually not thoroughly tested by
hardware designers, and the hardware can malfunction when this
setting differ from default 100.

注意,硬件设计师通常不会全面测试非标准模式,当这个设置不是默认
的100时,硬件可能会发生故障。

What: /sys/module/*/{coresize,initsize}
Date: Jan 2012
KernelVersion:»·3.3
Contact: Kay Sievers <kay.sievers@vrfy.org>
Description: Module size in bytes.

目录:/sys/module/*/{coresize,initsize}
日期:2012年1月
内核版本:3.3
联系方式:Kay Sievers <kay.sievers@vrfy.org>
摘要:模块字节大小

What: /sys/module/*/taint
Date: Jan 2012
KernelVersion:»·3.3
Contact: Kay Sievers <kay.sievers@vrfy.org>
Description: Module taint flags:
P - proprietary module
O - out-of-tree module
F - force-loaded module
C - staging driver module

目录:/sys/module/*/taint
日期:2012年1月
内核版本:3.3
联系方式:Kay Sievers <kay.sievers@vrfy.org>
摘要:模块替代标志
            P - 专有模块
           O - 外部模块
            F - 强制加载模块
           C - 分期驱动模块
(rlds_env) server@server-Standard-PC-Q35-ICH9-2009:~/my_rlds/example_dataset$ tfds build INFO[build.py]: Loading dataset from path: /home/server/my_rlds/example_dataset/example_dataset_dataset_builder.py 2025-08-11 20:47:50.620420: I tensorflow/core/util/port.cc:110] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. 2025-08-11 20:47:50.674693: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2025-08-11 20:47:51.381449: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT 2025-08-11 20:47:51.708800: I tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:995] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 linux/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci at v6.0 · torvalds/linux linux/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci at v6.0 · torvalds/linux 2025-08-11 20:47:51.784318: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1960] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu Install TensorFlow with pip Install TensorFlow with pip for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices... 2025-08-11 20:47:52.496086: W tensorflow/tsl/platform/cloud/google_auth_provider.cc:184] All attempts to get
08-12
<think>我们正在处理用户关于使用TensorFlow Dataset (TFDS)构建命令时遇到的警告和错误。用户报告了三个主要问题: 1. GPU库未找到的警告 2. TensorRT未找到的错误 3. CPU指令优化相关的警告 根据用户的问题,我们需要分析可能的原因并提供解决方案。 ### 问题分析 1. **GPU库未找到警告**:这通常意味着TensorFlow无法找到所需的CUDA或cuDNN库。可能是由于环境变量设置不正确,或者没有安装对应的GPU版本TensorFlow。 2. **TensorRT未找到错误**:TensorRT是NVIDIA用于深度学习推理的优化库。如果用户没有安装TensorRT或者安装路径不在系统路径中,就会出现这个错误。 3. **CPU指令优化警告**:这通常是因为TensorFlow在编译时使用了某些CPU指令(如AVX2),但当前运行的CPU不支持这些指令。这可能会导致性能下降。 ### 解决方案 #### 1. 确保安装了GPU版本的TensorFlow 用户需要确认安装的是TensorFlow GPU版本。可以使用以下命令安装: ```bash pip install tensorflow-gpu ``` 或者,如果使用TensorFlow 2.x,则通常使用: ```bash pip install tensorflow ``` 但注意,从TensorFlow 2.1开始,`tensorflow`包已经包含了GPU支持,但需要系统有正确的CUDA和cuDNN环境。 #### 2. 安装并配置CUDA和cuDNN TensorFlow GPU版本需要特定版本的CUDA和cuDNN。请参考TensorFlow官网的[测试构建配置](https://www.tensorflow.org/install/source#gpu)来匹配版本。 例如,对于TensorFlow 2.10.0,需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1。安装后,确保将CUDA路径添加到环境变量中。在Linux上,可以添加到`~/.bashrc`: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH ``` 然后执行`source ~/.bashrc`。 #### 3. 安装TensorRT(可选) 如果用户需要使用TensorRT,可以从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/tensorrt)下载并安装。安装后,同样需要将库路径添加到环境变量中。例如: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/TensorRT-8.x.x.x/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 4. 处理CPU指令优化警告 这个警告通常不会影响功能,但可能会影响性能。如果用户希望消除警告,可以考虑以下两种方法: - **忽略警告**:通过设置环境变量`TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2`来忽略警告(但这会隐藏所有INFO和WARNING级别的日志)。 - **从源码编译TensorFlow**:针对当前CPU的指令集进行编译,但这通常比较复杂。 #### 5. 构建TFDS数据集时的具体建议 在构建TFDS数据集时,如果遇到GPU相关的问题,可以尝试强制使用CPU来构建数据集,因为构建数据集通常不需要GPU。可以通过设置环境变量: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ``` 这样,TensorFlow将不会使用GPU,从而避免GPU库缺失的问题。 ### 示例命令 假设用户要构建`mnist`数据集,可以这样运行: ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES="" tfds build mnist ``` ### 验证 在解决上述问题后,用户可以运行以下命令来验证TensorFlow是否能识别GPU: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果输出显示GPU设备,则表示GPU配置成功。 ### 总结 用户的问题主要是环境配置问题。需要确保安装了正确版本的CUDA和cuDNN,并正确设置环境变量。如果不需要在构建数据集时使用GPU,可以暂时禁用GPU。对于TensorRT,如果不需要可以忽略相关错误,或者安装并配置TensorRT。 §§相关问题§§ 1. 如何检查TensorFlow是否正在使用GPU? 2. 如何在不同版本的CUDA之间切换? 3. 如何从源码编译TensorFlow以支持特定的CPU指令集? 4. 在构建TFDS数据集时,如何利用多进程或分布式策略加速?</think>### TensorFlow Dataset 构建命令的 GPU 相关问题分析 当执行 `tfds build` 命令时出现 GPU 库未找到警告和 TensorRT 错误,通常由以下原因导致: #### 1. **GPU 环境配置问题** - **缺失 CUDA/cuDNN** TensorFlow GPU 版本需要匹配的 CUDA 和 cuDNN 库。若未安装或版本不兼容,会出现警告: ```bash Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file ``` - **验证 GPU 可用性** 运行以下 Python 代码检查 GPU 状态: ```python import tensorflow as tf print("GPU 设备:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) print("CUDA 版本:", tf.sysconfig.get_build_info()["cuda_version"]) ``` #### 2. **TensorRT 缺失错误** - **错误示例** ```bash ERROR: Failed to initialize TensorRT library, function not found ``` TensorRT 是 NVIDIA 的推理加速库,**非必需组件**。此错误通常可忽略,除非明确需要 TensorRT 优化。 #### 3. **CPU 指令集警告** - **AVX/AVX2 警告** 当 CPU 不支持 TensorFlow 编译时的指令集时出现: ```bash This TensorFlow binary is optimized with AVX2, but your CPU does not support it ``` 此警告**不影响功能**,仅表示性能未最大化。 --- ### 解决方案 #### ✅ 步骤 1:修复 GPU 依赖 1. **安装匹配版本的 CUDA/cuDNN** - 查看 TensorFlow 版本对应的 CUDA 要求: ```bash pip show tensorflow | grep "Version" ``` | TF 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 | |----------|----------|-----------| | TF 2.10+ | 11.2 | 8.1 | | TF 2.6+ | 11.0-11.2| 8.0-8.1 | - 从 [NVIDIA 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 下载对应版本: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run ``` 2. **配置环境变量** 在 `~/.bashrc` 中添加: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH ``` 激活配置:`source ~/.bashrc` #### ✅ 步骤 2:处理 TensorRT 错误(可选) - **方案 A:忽略错误** 添加环境变量禁用 TensorRT 检查: ```bash export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 # 屏蔽 INFO 日志 tfds build your_dataset ``` - **方案 B:安装 TensorRT** 从 [NVIDIA TensorRT 下载页](https://developer.nvidia.com/tensorrt) 获取对应版本,安装后添加库路径: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/TensorRT-8.x.x.x/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### ✅ 步骤 3:强制使用 CPU 构建数据集 如果 GPU 问题无法立即解决,可显式指定 CPU 构建: ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES="" tfds build your_dataset # 禁用 GPU ``` --- ### 验证成功构建 执行构建命令并检查输出: ```bash tfds build mnist --download_only # 示例:构建 MNIST 数据集 ``` 成功输出应包含: ``` Dataset mnist downloaded and prepared to /path/to/tensorflow_datasets/mnist/1.0.0. ``` --- ### 补充建议 1. **使用 Docker 容器** 避免环境冲突,使用官方 TensorFlow GPU 镜像: ```bash docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:2.10.0-gpu ``` 2. **检查 GPU 驱动** 确保 NVIDIA 驱动版本 ≥ 450.80.02: ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本 ```
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