Tensorflow 如何启动XLA演示中的TysFraceShell

在2017年TensorFlow开发峰会的最新视频“XLA:TensorFlow，Compiled！”中，演示者展示了一个类似iPython的外壳，可以查看JIT程序集：

我正在尝试重新创建演示，以便可以显示生成的用于其他示例代码的程序集

我假设shell只是一个导入TensorFlow并放入iPython shell的包装器？ 我尝试启动一个脚本，例如：

$ TF_XLA_FLAGS=--xla_dump_assembly=true python mnist_softmax_xla.py

并用以下材料将其放置在外壳上：

import IPython; IPython.embed()

但是当我尝试在演示中重新创建代码段时，程序集不会显示。有人能帮忙复制吗

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谢谢

您是对的，shell只是一个导入TensorFlow并放入iPython shell的包装器

注意，为了获得支持XLA的TyoSoFrices版本，您需要从源编译TysFooSurm。当您运行/配置时，您将被询问是否启用XLA，并且您需要响应Y（是）。 我们正在努力工作，以默认地启用XLA，但这正是当前需要的。希望这有帮助

支持“vmodule”日志记录，因此可以在特定的转换单元中启用日志记录以查看程序集。开源TensorFlow通常不使用标志，因此有一些环境变量用于控制这种面向调试的行为。我只是在head上构建并在GCE虚拟机上运行：

cdleary@instance-1:~/tensorflow$TF_CPP_VMODULE=gpu_compiler=3 bazel bin/tensorflow/compiler/xla/tests/while_test_gpu

正如在视频中一样，它会吐出PTX（虚拟）组件：

2017-08-05:45:07.030245:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu\compiler.cc:349].4.2版
2017-08-05 05:45:07.030252:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu_compiler.cc:349）.目标sm_37
2017-08-05 05:45:07.030257:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu_compiler.cc:349]。地址_大小64
2017-08-05 05:45:07.030263:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu\compiler.cc:349]
2017-08-05 05:45:07.030269:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu\compiler.cc:349]/.globl\u大于
2017-08-05 05:45:07.030275:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu(compiler.cc:349]
2017-08-05 05:45:07.030281:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu_compiler.cc:349]。可见。条目_大于(
2017-08-05 05:45:07.030293:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu_compiler.cc:349]，
2017-08-05 05:45:07.030300:I tensorflow/compiler/xla/service/gpu/gpu_compiler.cc:349]
[剪报]

同样，对于CPU：

cdleary@instance-1:~/tensorflow$TF\u CPP\u VMODULE=compiler\u functor=3 bazel bin/tensorflow/compiler/xla/tests/while\u test\u cpu

产生：

[snip]
2017-08-05 05:49:43.819213:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]嵌套，而scalarresult.v2：
2017-08-05 05:49:43.819244:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]0x00000000 movq（%rcx），%rax
2017-08-05 05:49:43.819256:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]0x00000003 movl$0，（%rax）
2017-08-05 05:49:43.819263:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]0x00000009 movq 8（%rcx），%rcx
2017-08-05 05:49:43.819284:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]0x0000000d nopl（%rax）
2017-08-05 05:49:43.819299:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]0x00000010 movq%rcx，16（%rcx）
2017-08-05 05:49:43.819314:I tensorflow/compiler/xla/service/cpu/compiler_functor.cc:121]0x00000014 movq%rax，24（%rcx）
[剪报]

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HTH！

我认为这是他们拥有的一个内部工具。我在源代码中查找这些命令，但找不到任何参考