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警告 (theano.sandbox.cuda): CUDA がインストールされていますが、デバイス gpu が利用できません (エラー: cuda を利用できません)

サンプル Theano プログラムを実行しようとすると、このエラーが発生します。

このスレッドで提案されているすべての修正を試しました。

nvcc --version出力：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda コンパイラ ドライバ
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015 Cuda
コンパイル ツール、リリース 7.5、V7.5.17

nvidia-smi出力：

Sat Dec 10 00:46:14 2016       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57                 Driver Version: 367.57                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 1070    Off  | 0000:01:00.0     Off |                  N/A |
|  0%   37C    P0    33W / 151W |      0MiB /  8112MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

gcc バージョン:

(venv) rgalbo@blueberry:~$ gcc --version
gcc (Ubuntu 4.9.3-13ubuntu2) 4.9.3

私はこれをしばらくの間機能させようとしてきましたが、誰かが私を正しい方向に向けてほしいと思っています。

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そのため、最終的に Theano に GPU を見つけることができました。CUDAの最初のインストールから発生した可能性のある破損したインストールをクリーンアップするために、ここで提供されている手順を実行しました。

この後sudo apt-get install cuda、nvidia グラフィックス カードに適したドライバー パッケージをインストールしました。次に、deb から CUDA 8.0 のインストールに進みました。これにより、問題が発生していた 7.5 バージョンを上書きすることができました。

これは、theano_test.py から取得できるようになった出力です。

(venv) rgalbo@blueberry:~$ python theano_test.py
Using gpu device 0: GeForce GTX 1070 (CNMeM is disabled, cuDNN 5103)
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>), HostFromGpu(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)]
Looping 1000 times took 0.185949 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879349  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323296]
Used the gpu

ここに私の~/.theanorcファイルがあります：

(venv) rgalbo@blueberry:~$ cat ~/.theanorc
[global]
floatX = float32
device = gpu

[nvcc]
flags=-D_FORCE_INLINE

[cuda]
root = /usr/local/cuda-8.0

個別にインストールするたびに、幸運のためにサーバーを更新して再起動しましたが、これが役立つことがわかりました。

于 2016-12-13T08:54:04.563 に答える