禁用xla之后，源码编译TensorFlow1.13.1成功，测试运行3.0计算能力的GPU显卡K2100M成功！

最新推荐文章于 2024-06-05 11:15:00 发布

原创

最新推荐文章于 2024-06-05 11:15:00 发布 · 756 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

成功源码编译了TensorFlow 1.13.1，并禁用了XLA选项，使得拥有3.0计算能力的GPU K2100M可以顺利运行。提供的whl文件可供下载，通过Wing调试器的测试验证了其功能。

禁用xla之后，源码编译TensorFlow1.13.1成功，测试运行3.0计算能力的GPU显卡K2100M成功！

源码编译的【tensorflow-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64【禁用xla编译选项，GPU计算能力3.0即可使用】.whl】轮子文件：

https://download.youkuaiyun.com/download/hardwork617s/14121844

先直接上图：

测试用Python代码：

# 测试成功：【（禁用xla编译选项）源码编译TensorFlow1.13.1成功！ 】 成功使用计算能力为3.0的GPU进行计算
import tensor

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hardwork617s

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

ubuntu18.04+cuda10.0+cudnn7.6.0+tensorflow1.13.1源码编译TensorFlow C++动态链接库

broliao的博客

02-28

1964

一、前言经过差不多一周的折腾，各种坑，终于成功基于TensorFlow源码编译成c++调用的动态链接库，相当不易，在此总结下整个编译的主要过程。二、环境相关安装包的版本对应非常重要，因为我电脑系统(双系统)本身是ubuntu18.04，之前已经安装了TensorFlow1.13.1的python版本，之前是为了调起GPU已经安装了cuda10.0和cudnn7.6.0，所以我是基于这个环境再...

Linux & Windows 的Tensorflow 配置: Nvidia 老显卡运算能力低于3.0

Zhenghaowen优快云的博客

03-12

3288

Linux & Windows 的Tensorflow 配置: Nvidia 老显卡运算能力低于3.0 配后检查： import tensorflow tensorfl.

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

TensorFlow-gpu测试

12-17

TensorFlow-gpu版本测试代码，用于测试当前设备所使用的GPU类型

【编译日志打包】TensorFlow1.31.1源码编译，使支持计算能力3.0的GPU显卡！.zip

01-12

《.tf_configure.bazelrc 》禁用【xla】时编译（因为xla默认会要求GPU的计算能力≥3.5）： ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 【gcc4.8.4】使用命令【bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --verbose_failures】编译TensorFlow1.31.1 GPU版本成功。

k2100m vbios

03-22

戴尔k2100m超频 vbios 超频有风险慎重考虑

TensorFlow的XLA

ChengChengCheng的博客

05-27

1522

https://blog.csdn.net/gaofeipaopaotang/article/details/80679100

tensorflow-1.13.1-cp36-cp36m-linux_x86_64【禁用xla编译选项，GPU计算能力3.0即可使用】.whl

01-12

TensorFlow【版本】（自己源码编译的，最低GPU计算能力3.0）： 1.13.1 TensorFlow【安装路径】： ['/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/api', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow', '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/_api/v1']

TensorFlow1.31.1源码编译支持计算能力3.0 GPU显卡指南

首先，标题中提到的“TensorFlow1.31.1源码编译，使支持计算能力3.0的GPU显卡”是针对开发者对TensorFlow进行定制化编译的描述。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google Brain团队开发，广泛应用于语音识别、...

Tensorflow XLA

antkillerfarm的专栏

05-09

1799

XLA XLA(Accelerated Linear Algebra)是TensorFlow计算图的编译器。官网： https://www.tensorflow.org/xla?hl=zh-cn 基本架构： https://www.tensorflow.org/xla/architecture CSE(Common subexpression elimination) DCE(Dead code elimination) TFE(Tensorflow Eager) 应用层 TF目前（v2.4.1）的默认

tensorflow XLA 笔记

TH_NUM的博客

12-27

1381

笔记特定op关闭 XLA 特定op关闭 XLA from tensorflow.python.compiler.xla import jit with jit.experimental_jit_scope(compile_ops=False): a = tf.add(1, 2)

Tensorflow XLA详解.pdf

01-14

XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。 XLA 利用 JIT 编译技术分析用户在运行时创建的 TensorFlow 图表，根据实际运行时维度和类型将其专门化，将多个运算融合在一起并为它们生成高效的本机代码——适用于 CPU、GPU 之类的设备和自定义加速器（例如，Google 的 TPU）。

使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

09-16

主要介绍了使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

彻底解决conda环境下 tensorflow gpu版本出现的问题：Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set

m0_51638271的博客

01-29

3258

彻底解决conda环境下 tensorflow gpu版本出现的问题：Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set

3_TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志】，4_TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志，已禁用xla】

hardwork617s的博客

01-11

217

3_TensorFlow1.31.1 GPU版本【编译成功日志】见附件： https://download.csdn.net/download/hardwork617s/14108244

1_TensorFlow1.31.1 GPU版本源码编译【重点备忘】

hardwork617s的博客

01-11

1595

1_TensorFlow1.31.1 GPU版本源码编译【重点备忘】 GPU计算能力为3.0的显卡，Kali Linux系统上面配置安装CUDA： ########## 各个软件的版本适配说明 ############### https://tensorflow.google.cn/install/source 【 Kali上面安装 NVIDIA GPU 显卡驱动】 https://www.kali.org/docs/general-use/install-nvidia-...

XLA - 加速线性代数