Tensorflow 中 8 位量化的致命错误

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【中文标题】Tensorflow 中 8 位量化的致命错误【英文标题】:A fatal error with 8-bit quantization in Tensorflow 【发布时间】:2018-01-22 06:16:48 【问题描述】:

我正在尝试使用 Bazel 和我的 Ubuntu 16.04 系统在 Tensorflow 中运行量化模型。

我运行了以下命令:

bazel build tensorflow/tools/quantization:quantize_graph

这是错误:

错误:/tensorflow-master/tensorflow/contrib/verbs/BUILD:136:1:规则“//tensorflow/contrib/verbs:rdma”的 C++ 编译失败(退出 1)。

在 tensorflow/contrib/verbs/rdma.cc:18:0 中包含的文件中: ./tensorflow/contrib/verbs/rdma.h:21:30:致命错误:infiniband/verbs.h:没有这样的文件或目录

编译终止。

目标 //tensorflow/tools/quantization:quantize_graph 构建失败

我该如何解决这个问题?提前致谢!

【问题讨论】:

【参考方案1】:

尝试使用安装libibverbs-dev

sudo apt-get update
sudo apt-get install libibverbs-dev

【讨论】:

非常感谢!我运行了您建议的命令,上述问题消失了,但出现了一个新错误:fatal error: rdma/rdma_cma.h: No such file or directory,我该如何解决?看来我需要安装一些东西才能让它顺利运行? 尝试从 github.com/ofiwg/librdmacm 安装 RDMA cm 库,按照 README 说明进行操作。【参考方案2】:

安装 libibverbs-devlibrdmacm-dev 使用

sudo apt-get install libibverbs-dev
sudo apt-get install librdmacm-dev

【讨论】:

以上是关于Tensorflow 中 8 位量化的致命错误的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Tensorflow 构建量化工具 - bazel 构建错误

15. MobileNetV1 量化效果差?试试高通提出的这个方法吧!

使用 NQUANT 的图像量化误差

转:“职业生涯:你正在犯的10个致命错误”

职业生涯:你正在犯的10个致命错误

职场中,这8条致命错误不能犯!