flag.

        ```bash
        export flags="--config=opt --config=cuda -k"
        ```

    *   For TensorFlow versions prior v.2.18.0: Add CUDA paths to
        LD_LIBRARY_PATH and add the `cuda` option flag.

        ```bash
        export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

These "env" files match up with an environment matrix that roughly covers:

-   Different Python versions
-   Linux, MacOS, and Windows machines (these pool definitions are internal)
-   x86 and arm64
-   CPU-only, or with NVIDIA CUDA support (Linux only), or with TPUs

## How to Test Your Changes to TensorFlow

You may check how your changes will affect TensorFlow by:

1. Creating a PR and observing the presubmit test results

# limitations under the License.
# ==============================================================================
source "${BASH_SOURCE%/*}/utilities/setup.sh"

# Record GPU count and CUDA version status
if [[ "$TFCI_NVIDIA_SMI_ENABLE" == 1 ]]; then
  tfrun nvidia-smi
fi

# Update the version numbers for Nightly only
if [[ "$TFCI_NIGHTLY_UPDATE_VERSION_ENABLE" == 1 ]]; then

WIP ML Build Docker container for ML repositories (Tensorflow, JAX and XLA).

This container branches off from
/tensorflow/tools/tf_sig_build_dockerfiles/. However, since
hermetic CUDA and hermetic Python is now available for Tensorflow, a lot of the
requirements installed on the original container can be removed to reduce the
footprint of the container and make it more reusable across different ML

# limitations under the License.
# ==============================================================================
source "${BASH_SOURCE%/*}/utilities/setup.sh"

# Record GPU count and CUDA version status
if [[ "$TFCI_NVIDIA_SMI_ENABLE" == 1 ]]; then
  tfrun nvidia-smi
fi

# Update the version numbers for Nightly only
if [[ "$TFCI_NIGHTLY_UPDATE_VERSION_ENABLE" == 1 ]]; then

TFCI_BAZEL_TARGET_SELECTING_CONFIG_PREFIX=linux_arm64
# Note: this is not set to "--cpu", because that changes the package name
# to tensorflow_cpu. These ARM builds are supposed to have the name "tensorflow"
# despite lacking Nvidia CUDA support.
TFCI_BUILD_PIP_PACKAGE_ARGS="--repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow"
TFCI_DOCKER_ENABLE=1
TFCI_DOCKER_IMAGE=us-central1-docker.pkg.dev/tensorflow-sigs/tensorflow/build-arm64:tf-2-18-multi-python
TFCI_DOCKER_PULL_ENABLE=1

bị
bởi
cả
các
cái
cần
càng
chỉ
chiếc
cho
chứ
chưa
chuyện
có
có thể
cứ
của
cùng
cũng
đã
đang
đây
để
đến nỗi
đều
điều
do
đó
được
dưới
gì
khi
không
là
lại
lên
lúc
mà
mỗi
một cách
này
nên
nếu
ngay
nhiều
như
nhưng
những
nơi
nữa
phải
qua
ra
rằng
rằng
rất
rất
rồi
sau
sẽ

berapa
berapakah
berapalah
berapapun
betulkah
sebetulnya
biasa
biasanya
bila
bilakah
bisa
bisakah
sebisanya
boleh
bolehkah
bolehlah
buat
bukan
bukankah
bukanlah
bukannya
cuma
percuma
dahulu
dalam
dan
dapat
dari
daripada
dekat
demi
demikian
demikianlah
sedemikian
dengan
depan
di
dia
dialah
dini
diri
dirinya
terdiri
dong

chính xác",badStrength:"Mật khẩu chưa đủ độ phức tạp",badNumberOfSelectedOptionsStart:"Bạn cần tích chọn ít nhất ",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" lựa chọn",badAlphaNumeric:"Yêu cầu chỉ nhập chữ hoặc số ",badAlphaNumericExtra:" và ",wrongFileSize:"File của bạn quá lớn (chỉ chấp nhận file không quá %s)",wrongFileType:"Chỉ cho phép các định dạng file sau: %s",groupCheckedRangeStart:"Vui lòng tích chọn từ ",groupCheckedTooFewStart:"Vui lòng tích chọn ít nhất ",groupCheckedTooManyStart:"Vui lòng tích chọn...

* Hermetic CUDA support is added.

  Hermetic CUDA uses a specific downloadable version of CUDA instead of the user’s locally installed CUDA. Bazel will download CUDA, CUDNN and NCCL distributions, and then use CUDA libraries and tools as dependencies in various Bazel targets. This enables more reproducible builds for Google ML projects and supported CUDA versions.