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Ubuntu MATE 16.04 では、ここで GPU を使用して深層学習の Python の例を実行しようとしています。

GPU で Theano をテストする

サンプルコードを実行しましたが、

THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check1.py

しかし、GPUではなくCPUが使用されているようです。端末出力の最後の部分は次のとおりです。

WARNING (theano.sandbox.cuda): CUDA is installed, but device gpu0 is not  available  (error: cuda unavailable)
...
Used the cpu

私もこのコードを実行しようとしました:

THEANO_FLAGS=device=cuda0 python check1.py

しかし、出力は次のとおりです。

ERROR (theano.sandbox.gpuarray): pygpu was configured but could not be imported
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/sandbox/gpuarray/__init__.py", line 20, in <module>
    import pygpu
ImportError: No module named pygpu
...
used cpu

aptからcudaツールキットをインストールしました。ここに（うまくいけば）有用なデータがあります：

python --version
Python 2.7.12

g++ -v
gcc version 5.4.0

nvcc --version
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17

lspci
NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 750 Ti] (rev a2)

nvidia-smi

+------------------------------------------------------+                       
| NVIDIA-SMI 361.42     Driver Version: 361.42         |                       
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 750 Ti  Off  | 0000:01:00.0      On |                  N/A |
| 29%   35C    P8     1W /  38W |    100MiB /  2044MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0      2861    G   /usr/lib/xorg/Xorg                              90MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
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3 に答える 3

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最後に私は解決しました！この投稿 Ubuntu 16.04、Theano および Cuda

フラグを追加することを提案します

nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES

コマンド ラインに追加すると、コマンド ラインは次のようになります。

THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=gpu,nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES python check1.py

glibc 2.23 を使用する際のバグを修正したようです

glibc 2.23 の修正

プログラムは GPU を正しく使用するようになりました。これは正しい出力です。

THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=gpu,nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES python check1.py
Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti (CNMeM is disabled, cuDNN not available)
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>), HostFromGpu(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)]
Looping 1000 times took 0.317012 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879349  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323296]
Used the gpu

このソリューションを試す前に、nvidia-cuda-toolkit を削除し、Nvidia の Web サイトから CUDA をインストールしました。次の手順に従ってください:

Ubuntu 16.04 での CUDA

これはまさに私がしたことです：

1) ここから CUDA をダウンロードしました 。LINUX、x86_64、Ubuntu 15.04、deb local を選択してCUDA 7.5 ダウンロード

2）debファイルをインストールしました

dpkg -i cuda_repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

3）次に実行します

apt-get update

これにより、いくつかのエラーが発生します。\var\cuda-repo-7.5-local のファイル Release を次の行で上書きして修正しました。

Origin: NVIDIA
Label: NVIDIA CUDA
Architecture: repogenstagetemp
MD5Sum:
 51483bc34577facd49f0fbc8c396aea0            75379 Packages
 4ef963dfa4276be01db8e7bf7d8a4f12            21448 Packages.gz
SHA256:
 532b1bb3b392b9083de4445dab2639b36865d7df1f610aeef8961a3c6f304d8a            75379 Packages
 2e48cc13b6cc5856c9c6f628c6fe8088ef62ed664e9e0046fc72819269f7432c            21448 Packages.gz

（申し訳ありませんが、このソリューションをどこで読んだか覚えていません）。

4) 正常に実行されました

apt-get-update
apt-get install cuda

5) すべてが \usr\local\cuda-7.5 にインストールされました

6) ファイル \usr\local\cuda-7.5\include\host-config.h の n 115 行にコメントを付けました。

 #if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9)

//#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

#endif /* __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9) */

これにより、CUDA が gcc 5.4 を使用できなくなっているようです。これらすべての操作の後、.theanorc ファイルを更新し、cuda ルートを追加しました。

[cuda] 
root = /usr/local/cuda-7.5

それで全部です ：）

PS: nvidia-cuda-toolkit でも動作するかどうかはわかりません!

于 2016-08-18T11:34:02.563 に答える