我正在按照tensorflow 文档中的指南为需要 GPU 支持的 tensorflow 开发自定义 OP 。在我自己的代码中跟踪错误时，我从文档中返回示例并尝试编译引用的代码示例：
#if GOOGLE_CUDA
#define EIGEN_USE_GPU
#include "third_party/eigen3/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor"
__global__ void AddOneKernel(const int* in, const int N, int* out) {
for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; i < N;
i += blockDim.x * gridDim.x) {
out[i] = in[i] + 1;
}
}
void AddOneKernelLauncher(const int* in, const int N, int* out) {
AddOneKernel<<<32, 256>>>(in, N, out);
}
#endif
使用文档中建议的命令：
nvcc -std=c++11 -c -o cuda_op_kernel.cu.o cuda_op_kernel.cu.cc \
-I $TF_INC -D GOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC
用$TF_INC张量流包含路径正确替换。不幸的是，这会产生很多错误：
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1294): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1300): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1306): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1312): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1318): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1324): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1330): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/emmintrin.h(1336): error: expression must have arithmetic, unscoped enum, or pointer type
还有更多这样的。
我发现这可能与不受支持的 nvcc / gcc / os 组合有关。我没有自己设置机器（实际上没有 sudo 权限）。我在 Ubuntu 16.04.2 上有 nvcc 版本 7.5.17、gcc 版本 4.9.3。CUDA 7.5 支持的系统中未列出 Ubuntu 16.04.2。这可能是一个问题，但我发现很多人声称它适用于 16.04。此外，我在这台机器上成功编译了支持 GPU 的 Tensorflow..
此外，这些错误与代码中的 Tensor #include有关，并且代码在没有此行的情况下成功编译。我没有尝试过演示 OP 是否可以在没有此包含的情况下工作，但我自己的 OP 失败了
2017-06-01 09:36:14.679685: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:1067] could not synchronize on CUDA context: CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED :: No stack trace available
2017-06-01 09:36:14.679777: F tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_util.cc:370] GPU sync failed
两个问题：
- 为什么我需要包含这个 Eigen Tensor 标头，尽管演示 OP 实际上不使用 Eigen Tensor？
- 错误来自哪里以及如何解决？您认为这与不受支持的系统配置有关吗？