Библиотечное устройство TensorFlow не найдено. Почему он не найден в пути поиска? ⇐ Python

[Anonymous]

Win 10, 64-разрядная версия, 21H1; TF2.5, CUDA 11, установленный в среде (Python 3.9.5 Xeus)
Я не единственный, кто видит эту ошибку; см. также (без ответа) здесь и здесь.
Проблема неясна, а предлагаемые решения неясны/кажется, не работают (см., например, здесь)
Проблема Используя пример TF Linear_Mixed_Effects_Models.ipynb (скачать с GitHub TensorFlow здесь) выполнение достигает точки выполнения «этапа разминки», а затем выдает ошибку:

Код: Выделить всё

InternalError: libdevice not found at ./libdevice.10.bc [Op:__inference_one_e_step_2806]

Консоль содержит этот вывод, показывающий, что она находит графический процессор, но инициализация XLA не может найти существующий! - libdevice по указанным путям

Код: Выделить всё

2021-08-01 22:04:36.691300: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1418] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 9623 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
2021-08-01 22:04:37.080007: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
2021-08-01 22:04:54.122528: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:169] XLA service 0x1d724940130 initialized for platform CUDA (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:
2021-08-01 22:04:54.127766: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:177]   StreamExecutor device (0): NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, Compute Capability 6.1
2021-08-01 22:04:54.215072: W tensorflow/compiler/tf2xla/kernels/random_ops.cc:241] Warning: Using tf.random.uniform with XLA compilation will ignore seeds; consider using tf.random.stateless_uniform instead if reproducible behavior is desired.
2021-08-01 22:04:55.506464: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:73] Can't find libdevice directory ${CUDA_DIR}/nvvm/libdevice. This may result in compilation or runtime failures, if the program we try to run uses routines from libdevice.
2021-08-01 22:04:55.512876: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:74] Searched for CUDA in the following directories:
2021-08-01 22:04:55.517387: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin
2021-08-01 22:04:55.520773: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2
2021-08-01 22:04:55.524125: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:77]   .
2021-08-01 22:04:55.526349: W tensorflow/compiler/xla/service/gpu/nvptx_compiler.cc:79] You can choose the search directory by setting xla_gpu_cuda_data_dir in HloModule's DebugOptions.  For most apps, setting the environment variable XLA_FLAGS=--xla_gpu_cuda_data_dir=/path/to/cuda will work.

Интересно то, что искомые пути включают «C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin»
содержимое этой папки включает в себя все библиотеки DLL (успешно загруженные при запуске TF), включая cudart64_110.dll, dudnn64_8.dll... и, конечно же, libdevice.10.bc
Вопрос Поскольку TF говорит, что ищет этот файл в этом месте и файл существует там, что не так и как это исправить?
(Примечание: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.2 не существует... CUDA встроен в среду; этот путь должен быть лучшим вариантом для установки ОС)
Информация: я устанавливаю путь

Код: Выделить всё

aPath = '--xla_gpu_cuda_data_dir=C:/Users/Julian/anaconda3/envs/TF250_PY395_xeus/Library/bin'
print(aPath)
os.environ['XLA_FLAGS'] = aPath

но я также установил для переменной среды ОС XLA_FLAGS то же строковое значение... Я еще не знаю, какой из них на самом деле работает, но тот факт, что вывод консоли говорит об этом поиск по намеченному пути достаточно хорош

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/686 ... rched-path