Merge pull request #19404 from yifeif/distributed

Make distributed_test use tf-nightly by default.

Make distributed_test use tf-nightly by default.

Adding back abi and stacktrace dependencies to stacktrace_handler (#19401)

Merge pull request #18240 from Intel-tensorflow/ashraf/direct_session_bugfix

INTEL MKL:  Fixing a unit test failure, for direct session memory allocation

Merge pull request #19355 from tensorflow/mrry-patch-2

Include <algorithm> in .pb_text.cc generated files

Merge pull request #19294 from yongtang/03122018-MapAndBatchDataset

Add shape validation in shape function of MapAndBatchDataset

Merge pull request #19321 from krantideep95/patch-1

core/framework/op_gen_lib.cc: include <algorithm>

Fix alignment crashes in AVX512 builds (#19121)

* Fix issue #15588 by simplifying the code

The allocator.h code tried to be clever and use 32 byte alignment for SSE/AVX2/etc use,
and 64 byte alignment for AVX512.

Unfortunately, the #ifdef in use (from EIGEN) is not useful; the bazel BUILD files do
not propagate the tf_copts() compiler flags when the allocator.cc/allocator.h files get
compiled, to EIGEN does not see the actual AVX512 using compiler flags...

Rather than changing compiler flag propagation throughout a whole bunch of code,
there's an opportunity to just simplify the code and always use 64 byte alignment.
Yes it wastes a bit of space, but on the other hand now these allocations are
cache line aligned which isn't a bad thing... and an ifdef can be dropped

Signed-off-by: Arjan van de Ven <arjan@linux.intel.com>
* Set EIGEN_MAX_ALIGN_BYTES=64

This patch sets a 64 byte upper bound on the alignment of memory allocated by
eigen.  This is necessary to prevent crashes during the execution of the unit
tests when they are compiled with AVX512 support.

Signed-off-by: Mark Ryan <mark.d.ryan@intel.com>
* Update the tensorflow/compiler/aot tests for 64 byte alignment

Modifications to the tensorflow/core/framework/allocator.h to always
use 64 byte alignment causes failures in the tensorflow/compiler/aot
unit tests.  This patch updates these tests so that they pass with
64 byte aligned allocated memory.

Signed-off-by: Mark Ryan <mark.d.ryan@intel.com>
* Update Tensor.Slice_Basic for 64 byte alignment

The test case

//tensorflow/core:framework_tensor_test:Tensor.Slice_Basic

fails with EIGEN_MAX_ALIGN_BYTES set to 64.  The reason is that the
slices it takes of the sample tensor are 32 byte and not 64 byte
aligned.  This commit increases one of the dimensions of the original
tensor to ensure that the slices taken by the test cases are indeed 64
byte aligned.

Signed-off-by: Mark Ryan <mark.d.ryan@intel.com>
* Update ScopedAllocatorConcatOpTest.Reshape for 64 byte alignment

The ScopedAllocatorConcatOpTest.Reshape test requires that the elements
of the field_shapes parameter of ExecOp are multiples of
Allocator::kAllocatorAlignment in size.  If they are not, the backing
tensor allocated by PrepOp will have too many elements and reshaping
will fail.  This commit modifies the test case, making the elements
64 bytes in size, the new value for Allocator::kAllocatorAlignment.

Signed-off-by: Mark Ryan <mark.d.ryan@intel.com>

Add tf.print an an alias for tf.Print (#19234)

Users with Python 3 or `from __future__ import print_function` can now
use lowercase `tf.print`.  `create_python_api.py` needed some adjustment
to ensure that `print_function` doesn't appear as part of the API.

Fixes #18053.

Merge pull request #19308 from u2takey/master

avoid magic number in AsyncService

Merge pull request #19345 from zheng-xq/branch_196939548

Branch 196939548

Include <algorithm> in .pb_text.cc generated files

The generated code depends on this header for `std::stable_sort()`. Until now we've been lucky that this header is included indirectly on the platforms for which we build. Fixes #19323.

Merge commit for internal changes

Update installation documentation to reflect that CUDA 8 and cuDNN 6 are minimal supported versions.
Remove GPU instructions for MacOS because GPUs are not supported anymore.

PiperOrigin-RevId: 196939548

Sort tags before logging.

PiperOrigin-RevId: 196936678

[tf.data] Accept NumPy dtype objects in `Dataset.from_generator(..., output_types=...)`.

PiperOrigin-RevId: 196935179

Add more logging in BaseGPUDevice::ComputeHelper for kernel completion.

PiperOrigin-RevId: 196933479

Making GetOptionalInput from kernel_util.h return a pointer to const data.

PiperOrigin-RevId: 196932028

[TF:XLA] Bump open source llvm revision to r332236

PiperOrigin-RevId: 196930996

Reorder header includes

Internal change.

PiperOrigin-RevId: 196927869

Enhance DenseLayer + XLA compatibility test cases to cover compilation behavior differences in different jit modes.

PiperOrigin-RevId: 196926896

Append device name in executor logging

PiperOrigin-RevId: 196924318

[TF:XLA] Make noinline function work with control flow.
1) Make the local function library for control flow self-contained. The control flow function could refer to a noinline function not defined in the local library. Copy the missing FunctionDefs from the glocal library to the local one.
2) Fix the index used to get the output shapes for functional nodes.

PiperOrigin-RevId: 196922649

[XLA] Remove XlaOp::GetShape. It only works when the buidler of the XlaOp is not freeed.

PiperOrigin-RevId: 196921647

Remove _USE_C_API staging in tests now that the C API is enabled by default.

This is in preparation for removing the _USE_C_API toggle altogether.

PiperOrigin-RevId: 196920890

Remove _USE_C_API staging in tests now that the C API is enabled by default.

This is in preparation for removing the _USE_C_API toggle altogether.

PiperOrigin-RevId: 196920481

INTEL MKL: Fix concat related issues (#19065)

* fix 3 concat related issues - merge from private branch

* code refactoring based on suggestions by Tatiana and rmlarsen

Fix typo in TensorHandle

PiperOrigin-RevId: 196919119

Re-enabling a test after a previous fix.

PiperOrigin-RevId: 196916467

Remove no-op statement. tf_additional_lib_srcs only selects .cc files. When we
do tf_additional_lib_srcs(exclude=[**/*.cc]) we are selecting zero files, and
the statement can be safely removed.

PiperOrigin-RevId: 196916359

Adds basic TPU replicate training support for Keras.

PiperOrigin-RevId: 196916177

[XLA] Improve documentation on HloModule, HloComputation, and HloInstruction.

PiperOrigin-RevId: 196915982

[XLA] Add documentation explaining FusionKind.

PiperOrigin-RevId: 196914484

Remove unused inclusions

PiperOrigin-RevId: 196913890

[XLA:GPU] Add op-tracing to XLA:GPU.

PiperOrigin-RevId: 196912575

Allow for remote eager execution.

PiperOrigin-RevId: 196910675

Remove unused inclusions

PiperOrigin-RevId: 196906815

Move DoesNotUseOperandBuffer and CanShareOperandBufferWithUser from
liveness_util to methods on TuplePointsToAnalysis and HloDataflowAnalysis.

PiperOrigin-RevId: 196903216

[TF:XLA] Take subcomputations into account during HLO scheduling.

In the List scheduler, if an instruction calls subcomputations, we count the memory usage of the subcomputation towards the memory usage of the parent instruction.

PiperOrigin-RevId: 196903042

Fixing test for Topk kernel in TFlite

PiperOrigin-RevId: 196899232

Make sparse_cross operations publicly available.

PiperOrigin-RevId: 196899145

Add test for 64-bit clz and sign.

PiperOrigin-RevId: 196894702

Fix typo in comment

PiperOrigin-RevId: 196894582

Add a parameter to the adaptive shared batcher which allows the user to set a lower bound for in_flight_batches_limit.

This can help prevent overloads which may occur during large traffic shifts - a small value learned during a period of low load can be unsuitable at high load.

PiperOrigin-RevId: 196893320

Checkpointable: move python/training/checkpointable_* to python/training/checkpointable/

Need to add some new checkpointable files in core (specifically I had some checkpointable data structures in mind), and prefixing more files with "checkpointable_" in python/training/ seems dirty.

No functional changes, just some branching and build/import fiddling.

PiperOrigin-RevId: 196883136

Automated g4 rollback of changelist 196691101

PiperOrigin-RevId: 196879933

Merge pull request #19311 from zheng-xq/branch_196777020

Branch 196777020

BUILD cleanup in contrib/lite/...

PiperOrigin-RevId: 196878865

Fix the gradient of reduce_prod for complex dtypes.

Fixes #12514

PiperOrigin-RevId: 196878148

Remove sorted as types not sortable.

PiperOrigin-RevId: 196876502

Fix broken link.

PiperOrigin-RevId: 196873792

Add a test for compiled tfe.defun in GradientTape

PiperOrigin-RevId: 196873235

Updating highwayhash library to fix kernel_tests:lookup_ops_test, lookup:lookup_ops_test and string_to_hash_bucket_op_test tests on ppc (#18414)

* Updating highwayhash library to fix kernel_tests:lookup_ops_test, lookup:lookup_ops_test and string_to_hash_bucket_op_test tests on ppc

* Fix endianess.h build on Windows

Remove redundant initialization of collective params.

subdiv_permutations is being resized twice in GenerateSubdivParams.

PiperOrigin-RevId: 196870781

Use sequence_length arg for dynamic_rnn within RNNEstimator

This does not affect correctness, but improves performance by skipping padded
parts of the sequence. Also correct documentation in rnn.py that states the
opposite.

PiperOrigin-RevId: 196869793

[TF:XLA:CPU] enable s32 reduce-window

PiperOrigin-RevId: 196869296

Fix the CCFLAGS mismatch.

PiperOrigin-RevId: 196868601

Expand tests to include int64 output type.

PiperOrigin-RevId: 196868485

Turn off MirroredStrategy Dataset prefetching in tests when using the
combinations library. It adds some small non-determinism to the input
batches which can make tests flaky.

Also add a default DistributionStrategy combination.

PiperOrigin-RevId: 196866569

Internal Change.

PiperOrigin-RevId: 196864489

[XLA:GPU] Emit the final write of the tuple pointers

Turns out this doesn't matter when the fusion is emitted as a kernel, but does
when the whole thing is inlined. Oops.

PiperOrigin-RevId: 196863545

resolving the conflict while merging master

Fixes tflite_diff script.

PiperOrigin-RevId: 196852157

 updated the allocation ID in the direct sesssion file

[XLA:GPU] Teach ir_emitter_nested how to deal with multi output loop fusion

Most of the plumbing is there already, just set up a loop emitter with a target
for each tuple element. For a simple case the output looks reasonable, though I
haven't checked correctness of anything complex.

PiperOrigin-RevId: 196850926

Remove more Estimator dependencies from core TensorFlow.

Cleaning up some imports and deps I left behind that are no
longer used.

PiperOrigin-RevId: 196850661

Removed C++ ABSL includes from tensorflow/core and tensorflow/compiler.

This is necessary to prevent undefined behavior caused by ODR violations, which could occur if different versions of ABSL are linked together.

PiperOrigin-RevId: 196847315

Add TPUContext for input_fn invocation.

PiperOrigin-RevId: 196846795

[TF:XLA:INTERPRETER] speed up select and scatter by avoiding memory allocation in loops

HandleSelectAndScatter() has 2 IterateThroughWindow() blocks. Before, we spent (in percent total program time):
11.98% Literal::CreateR0() = 10.82% (block1) + 1.16% (block2)
 4.91% Literal::~Literal() =  4.44% (block1) + 0.51% (block2)
 1.52% operator delete     =  1.38% (block1) + 0.14% (block2)
=====
18.41% total

After:
 1.99% Literal::~Literal() =  1.83% (block1) + 0.16% (block2)
 0.68% operator delete     =  0.61% (block1) + 0.07% (block2)
=====
 2.67% total
PiperOrigin-RevId: 196844177

Add tf.contrib.data.make_tf_record_dataset() like make_csv_dataset() and
make_batched_features_dataset(), that is easy and fast by default.

PiperOrigin-RevId: 196844073

[Intel MKL] Fix for convrnn unit test failure (#19229)

Adding a fixup pass (+unit test) to handle incorrectly linked Mkl metadata
edges

This graph pass is needed because a graph may have some input Mkl metadata
edges incorrectly setup after node merge and rewrite passes. This could
happen because GetReversePostOrder function may not provide a topologically
sorted order if a graph contains cycles.

Minor style issue left over from earlier commits to the graph pass are also
handled (but not related to the fixup pass).

Use passed name for leaky relu tensor op (#19209)

* initial commit; pass name param to maximum call in leaky_relu, add test cases

* add "as name" to end of name_scope line to match convention in file

* fix module name bug in leaky relu testName function

* address pylint issues with line length

boosted_trees: accept integer labels properly now the same as float labels; added tests about labels.

PiperOrigin-RevId: 196841265

Don't initialize GPUs if none will be used.

PiperOrigin-RevId: 196838739

Migrating BestModelExportStrategy to core library.

PiperOrigin-RevId: 196837506

Merge pull request #19327 from yongtang/05162018-sanity

Fix pylint sanity error for CI build

Modify tf.contrib.distributions.BatchReshape to behave a bit more like
tf.reshape: accept a single unknown dimension and infer partial shape
information statically.

PiperOrigin-RevId: 196833267

Resolved inconsistency with shape inference for tf.reduce_join when passing non-Tensor values.
Removed deprecated arguments in tf.reduce_join test.

PiperOrigin-RevId: 196832183

[XLA] Expose MinimumMemoryForComputation in hlo_scheduling.h

PiperOrigin-RevId: 196829414

Add support libraries in core/platform.

PiperOrigin-RevId: 196826860

Migrate HloExecutionProfileTest to textual HLO

Also add lhs_contracting_dims and rhs_contracting_dims to make the test more realistic.
Before, the dot operation was created with CreateBinary instead of CreateCanonicalDot.

PiperOrigin-RevId: 196822255

Fix pylint sanity CI build in sparse_ops.py

Signed-off-by: Yong Tang <yong.tang.github@outlook.com>

Fix pylint sanity error for CI build

The CI build is failing, caused by:
```
53 FAIL: Found 4 non-whitelited pylint errors:
54 tensorflow/python/ops/sparse_ops.py:87: [C0301(line-too-long), ] Line too long (94/80)
55
56 tensorflow/python/ops/sparse_ops.py:594: [C0301(line-too-long), ] Line too long (92/80)
57
58 tensorflow/python/ops/array_ops.py:2622: [C0301(line-too-long), ] Line too long (92/80)
59
60 tensorflow/python/ops/array_ops.py:2623: [C0301(line-too-long), ] Line too long (98/80)
```

This fix fixes the sanity pylint error.

Signed-off-by: Yong Tang <yong.tang.github@outlook.com>

Employ array flat sizes more directly in optimized_ops, some places in reference_ops.h.

PiperOrigin-RevId: 196819423

internal change

PiperOrigin-RevId: 196813574

Refactor HloInstruction::Fuse and add a method for multi-output fusion.

PiperOrigin-RevId: 196813042

Improving variable_scope documentation.

PiperOrigin-RevId: 196807465

Implementation of transpose_conv

PiperOrigin-RevId: 196806646

core/framework/op_gen_lib.cc: include <algorithm>

Add performance notes for in-context gradient calls.

Also:
* Add _{start,stop}_recording methods to GradientTape.
* Add performance notes when calling gradient in recording context for
  persistent tapes.
* s/tfe.GradientTape/tf.GradientTape/ in docstrings.
PiperOrigin-RevId: 196786148

[TF:XLA] Make softplus more accurate

The softplus function computes log(exp(x) + 1).

We computed it this way but with special cases to handle underflow and
overflow.
This was done by comparing the input against a quantity with the
magnitude 13.94238515. Note that this quantity is not representable as a single
precision float and is instead rounded to 13.9423847.

If softplus would overflow, it will be approximated as x.
If softplus would underflow, it will be approximated as exp(x).

Unfortunately, this can provide inaccurate results for negative floats close to
the threshold.

For example: consider x = -13.9274826049805. softmax(x) is ~8.94068849e-7;
rounded to the nearest single precision float, this is 8.940689e-7.

In this case, x is quite close to the underflow threshold but not close enough
to be approximated by exp(x) == 8.94069273e-7.
Rather, it gets calculated using the canonical definition of softmax and comes
to 8.34464686e-7.

This result comes out to be wrong by 1,048,568 ULPs.

Instead, we can compute it the way one would compute LogSumExp(x, 0):
  max(x, 0) + log(exp(x - max(x, 0)) + exp(0 - max(x, 0)))

When x is positive, this is:
  x + log(exp(0) + exp(-x))

When x is negative, this is:
  log(exp(x) + exp(0))

When x is 0, this is:
  log(exp(0) + exp(0))

exp(0) evaluates to 1 which gives us:
  if x is positive, x + log(1 + exp(-x))
  if x is negative, log(exp(x) + 1)
  if x is zero,     log(2)

These three cases can be combined like so:
  max(x, 0) + log(exp(-abs(x)) + 1)

Further, we can increase the fidelity of the log calculation by using log1p:
  max(x, 0) + log1p(exp(-abs(x)))

This computation naturally handles underflow and overflow while also providing
more numerically accurate results for a few small, positive, floating point
values.

PiperOrigin-RevId: 196782814

Fix bug in `WorkerService::Logging()` handler.

Since transitioning to proto3, it was not possible to distinguish between the absence of
LoggingRequest::rpc_logging and it being set to false. This led to a bug that ignored
log-disabling messages in some implementations, which meant that logging was never
disabled. This fix adds explicit fields in LoggingRequest for enabling and disabling RPC
logging.
PiperOrigin-RevId: 196782547

Trivial message cleanup.

PiperOrigin-RevId: 196781381

Enable gpu tests for cross_tower_ops_test

PiperOrigin-RevId: 196779286

Merge commit for internal changes

Remove check for axis == 3 since if the input dimension is not 4, the input axis is not necessary 3.
And change the test as well.

PiperOrigin-RevId: 196777020

avoid magic number in AsyncService

Hardcode two exceptions to the list of files allowed in a 'platform'

PiperOrigin-RevId: 196771621

Fix TfLite Convolution handle input_bacthe incorrectly for 1*1 kernel,
and improve test coverage for conv ops.

PiperOrigin-RevId: 196771421