2016-10-20 3 views
9

Я пытаюсь установить tensorflow 0.11.0, запустивTensorflow ошибка установки - (каталог не пуст)

./configure 

я получаю сообщение об ошибке сказав:

ERROR: /home/abc/.cache/bazel/_bazel_abc/235fe154e0/server (Directory not empty). 

Я не уверен, если они связаны между собой, но перед сообщением об ошибке, я также получаю предупреждение о том:

WARNING: Output base '/home/abc/.cache/bazel/_bazel_abc/235fe154e0' is on NFS.  
This may lead to surprising failures and undetermined behavior. 

Я понятия не имею, что это значит сообщение об ошибке s, но если я попробовать запустить ./configure сразу после этого сообщения об ошибке, я получаю другое сообщение говоря:

/home/rkohli1/.cache/bazel/_bazel_rkohli1/235fe154e0a4c7e0c0527cd185fe6b6b/server/ 
.nfs00000000820050bd00000e9e (Device or resource busy). 

На данный момент, я просто попытался удалить всю папку .cache (я должен был первым убить процесс что мешало мне удалить его). Я также попытался запустить configure с флагом --expunge_async, но это не поможет. Он возвращает меня к первому сообщению об ошибке.

Не уверен, если это уместно, но я пытаюсь установить tensorflow с поддержкой GPU и использовать CUDA 8.0 и cudNN 5

+1

Это ошибка в Bazel (видимо, это трудно использовать .cache на NFS), можете ли вы сообщить об этом https://github.com/bazelbuild/bazel/issues? –

+0

Хорошо, я поднял вопрос на bazel: https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1970 Я надеюсь, что кто-то может предложить обходное решение, хотя оно есть, или мне действительно нужно было бы прибегнуть использовать другую глубокую библиотеку обучения, чтобы иметь возможность использовать графический процессор. Благодаря! – kerouac

+0

Вы получаете «Устройство или ресурс заняты», потому что базель, кажется, продолжает работать. Do 'ps aux | grep bazel', и вы увидите. – Mitar

ответ

18

Я не уверен, если это правильно. После того, как я изменил

bazel clean --expunge 

в

bazel clean --expunge_async 

в файле tensorflow/Configure, сборка прошла успешно.

Среды:

  • Базэл 0.3.1
  • cuDNN 5
  • Cuda 8,0
0

Столкнувшись же проблема с Базэла 0.4.5 однако может решить путем изменения bazel clean --expunge к bazel clean --expunge_async в tensorflow/configure файл.

Смежные вопросы