TensorFlow 模型服务器 GPU 构建 - cudnn 路径

Question

我正在尝试在 RedHat 计算机上从源构建 TensorFlow 模型服务器。我没有 sudo 权限，cudnn 不在默认目录中。有没有办法在构建时指定cudnn路径？

Cuda Configuration Error: Failed to run find_cuda_config.py: Could not find any cudnn.h matching version '10.0' in any subdirectory:
        ''
        'include'
        'include/cuda'
        'include/*-linux-gnu'
        'extras/CUPTI/include'
        'include/cuda/CUPTI'
of:
        '/lib'
        '/lib64'
        '/opt/beegfs/lib'
        '/usr'
        '/usr/lib64/atlas'
        '/usr/lib64/dyninst'
        '/usr/lib64/mysql'
        '/usr/lib64/tcl8.5'
        '/usr/local/cuda'
        '/usr/local/cuda-10.0/targets/x86_64-linux/lib'
        '/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib'
        '/usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib'
        '/usr/local/cuda-9.1/targets/x86_64-linux/lib'

Answer 1

为了社区的利益，即使它出现在评论部分中，也在此（答案）部分中提供解决方案。

我们需要在运行 Bazel,

之前使用以下命令指定CUDNN路径

export CUDNN_INSTALL_PATH=<...>

TensorFlow 模型服务器 GPU 构建 - cudnn 路径

TensorFlow Model Server GPU Build - cudnn path

tensorflow

tensorflow-serving