如何只安装 XLA?

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【中文标题】如何只安装 XLA?【英文标题】:How to install just XLA? 【发布时间】:2021-09-18 05:47:41 【问题描述】:

我想使用 XLA 作为我项目的后端。有没有推荐的方法来独立安装它(没有 TensorFlow 的其余部分)。 Jax 可能会这样做,但查看他们的存储库并不清楚是如何做到的。

更新我为此使用 TensorFlow 提出了a ticket

【问题讨论】:

【参考方案1】:

除了 tensorflow 之外,没有支持自行安装 XLA 的方法。

也就是说,JAX 确实在 jaxlib 包中与 tensorflow 分开提取、构建和捆绑 XLA。您可以在此处查看各种平台上 jaxlib 的相关构建脚本:https://github.com/google/jax/tree/main/build

特别是查看build_wheel.py,其中包含作为 jaxlib 构建的一部分从 tensorflow 源中提取 XLA 相关片段的脚本。

【讨论】:

谢谢。这是一个相当不错的构建脚本。现在我已经用 TensorFlow 提出了 a ticket 让 XLA 可以自己使用 啊,我明白了 - 你的意思是 jaxlib 本质上 is 是一个独立的 XLA 吗?还是 Python 包装的 XLA?我猜是后者,因为它是 pip 可安装的。我正在寻找理想的 C/C++ API 不完全是 - jaxlib 并非设计为 XLA 的通用版本。也就是说,在某种程度上可以通过 C++ 与 XLA API 进行交互:例如,参见 dfm.io/posts/extending-jax【参考方案2】:

elixir-nx 项目已发布XLA binaries。

TensorFlow 项目的其他部分提供了很多功能,可能不是 TensorFlow 特有的,但与它并存。 IIUC,XLA接口在tensorflow/compiler/xla

【讨论】:

以上是关于如何只安装 XLA?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

JIT(上):Tensorflow如何实现即时编译?

使用 TensorFlow 2.0.0 时:错误:设置 XLA_GPU_JIT 设备编号 0 时 XLA 服务不支持设备 CUDA:0

Tensorflow 不使用 GPU,发现 xla_gpu 不是 gpu

XLAM / XLA Addins:有更好的方法吗?

张量流的 XLA_GPU 和 XLA_CPU 是啥

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