arm64 and x86_64 linux: TF java full native builds are failing to find the native headers

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
java
Bereich
build-system

Rechercherichtung

Beginnen Sie mit den im Bericht aufgeführten nativen Dateien von tensorflow-core und den Maven/Bazel-Befehlen für den nativen Build von v1.0.0-rc.1. Reproduzieren Sie den Fehler wegen des fehlenden Headers unter Linux arm64 und vergleichen Sie anschließend das Build-Verhalten mit dem gemeldeten Fall unter x86_64. Als abgeschlossen gilt dies, wenn der native Java-Build seine Abhängigkeiten auflöst und erfolgreich abgeschlossen wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Please make sure that this is a build/installation issue. As per our GitHub Policy, we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and build/installation issues on GitHub. tag:build_template

System information

  • OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04 x86_64): Linux Ubuntu 22.04, aarch64
  • TensorFlow installed from (source or binary): Source
  • TensorFlow version: TF version is v2.16.1, TF java version is tag: v1.0.0-rc.1
  • Java version (i.e., the output of java -version): openjdk 11.0.23 2024-04-16
  • Java command line flags (e.g., GC parameters): mvn install -P native-build -Dbazel.build.flags='--verbose_failures -s --config=mkl_aarch64_threadpool' -X
  • Installed from Maven Central?: No
  • Bazel version (if compiling from source): bazel 6.5.0
  • GCC/Compiler version (if compiling from source):gcc (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0
  • CUDA/cuDNN version: Not applicable
  • GPU model and memory: Not applicable

Describe the problem
TensorFlow java source builds are failing on aarch64 linux system with the missing native headers. please let me know how it's built for x86_64 linux platform.

based on my debugging so far it looks like the dependency comes from this commit which added C API extension for custom gradient functions, and introduced these headers and .cc which requires several third_party libraries from tensorflow native but none of those bazel workspaces are cloned.


tensorflow-core/tensorflow-core-native/src/main/native/org/tensorflow/internal/c_api$ 
tfj_gradients.h  tfj_gradients_impl.cc  tfj_graph.h  tfj_graph_impl.cc  tfj_scope.h  tfj_scope_impl.cc

I tried to manually clone the missing workspaces into bazel cache, but the cycle is never ending, it's missing tsl, eigen, ml_dtype, absl, protobuf, and now compiled headers for protobuf....

Provide the exact sequence of commands / steps that you executed before running into the problem

sudo apt-get install pkg-config ccache clang ant python3-pip swig git file wget unzip tar bzip2 gzip patch autoconf-archive autogen automake make cmake libtool bison flex perl nasm curl gfortran libasound2-dev freeglut3-dev libgtk2.0-dev libusb-dev zlib1g libffi-dev libbz2-dev zlib1g-dev

sudo apt install maven default-jdk

cd $HOME
mkdir bazel
cd bazel
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/6.5.0/bazel-6.5.0-linux-arm64
mv bazel-6.5.0-linux-arm64 bazel
chmod a+x bazel
export PATH=/home/ubuntu/bazel/:$PATH

# Build and install javacpp-presets.
# Clone the following forked repo to exclude the libraries that are not supported and not required
git clone https://github.com/snadampal/javacpp-presets.git
cd javacpp-presets
git checkout tfjava_aarch64
mvn install -Djavacpp.platform=linux-arm64 -Dmaven.javadoc.skip=true -X -T 16

# Build and install tensorflow java bindings
git clone https://github.com/tensorflow/java.git
cd java
git checkout v1.0.0-rc.1
mvn install -P native-build -Dbazel.build.flags='--verbose_failures -s --config=mkl_aarch64_threadpool' -X

Any other info / logs
Include any logs or source code that would be helpful to diagnose the problem. If including tracebacks, please include the full traceback. Large logs and files should be attached.

Vorherrschende Sprache
Java
Sterne
928
Forks
227
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

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  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
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  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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