2016-10-20 17 views
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मैंTensorflow स्थापना त्रुटि - (निर्देशिका खाली नहीं)

./configure 

मैं कह एक त्रुटि हो रही है चलाकर tensorflow 0.11.0 स्थापित करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ:

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

मैं नहीं कर रहा हूँ सुनिश्चित करें कि वे संबंधित हैं, लेकिन त्रुटि संदेश से पहले, मुझे यह भी चेतावनी मिलती है कि:

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

मुझे कोई संकेत नहीं है कि त्रुटि संदेश का क्या अर्थ है

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

इस बिंदु पर, मैं सिर्फ पूरे .cache फ़ोल्डर को हटाने की कोशिश की (मैं पहली बार एक प्रक्रिया को मारने के लिए किया था: रों, लेकिन अगर मैं सही इस त्रुटि संदेश के बाद कॉन्फ़िगर चलाने की कोशिश करें, मैं एक संदेश कह मिल जो मुझे इसे हटाने से रोक रहा था)। मैंने --expunge_async ध्वज के साथ कॉन्फ़िगर करने की कोशिश की लेकिन यह मदद नहीं करता है। यह मुझे पहले त्रुटि संदेश पर वापस ले जाता है।

सुनिश्चित नहीं हैं कि अगर यह प्रासंगिक है, लेकिन मैं और GPU समर्थन के साथ tensorflow स्थापित करने और 8.0 CUDA उपयोग करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ cudNN 5

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यह बाजेल में एक बग है (स्पष्ट रूप से इसमें एनएफएस पर .cache का उपयोग करने में कठिन समय है), क्या आप इसे https://github.com/bazelbuild/bazel/issues पर रिपोर्ट कर सकते हैं? –

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ठीक है, मैंने इस मुद्दे को बेज़ेल में उठाया है: https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1970 मुझे उम्मीद है कि कोई कामकाज का सुझाव दे सकता है हालांकि यह एक है, या मुझे वास्तव में रिसॉर्ट करना होगा एक GPU का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए एक और गहरी सीखने पुस्तकालय का उपयोग करने के लिए। धन्यवाद! – kerouac

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आपको 'डिवाइस या संसाधन व्यस्त' मिलता है क्योंकि बेज़ेल चलना जारी रखता है। करो 'पीएस ऑक्स | grep bazel' और आप देखेंगे। – Mitar

उत्तर

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मुझे यकीन है कि अगर यह सही है नहीं कर रहा हूँ। बाद मैं tensorflow/कॉन्फ़िगर फ़ाइल में

bazel clean --expunge_async 

को

bazel clean --expunge 

बदल गया है, का निर्माण सफल रहा है।

वातावरण:

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

सामना Bazel 0.4.5 के साथ एक ही मुद्दा तथापि tensorflow/configure में bazel clean --expunge_async करने के लिए bazel clean --expunge बदलकर हल कर सकता है फ़ाइल।

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