問題タブ [paddle-paddle]

https://github.com/baidu/Paddle/releases/download/V0.8.0b1/paddle-gpu-0.8.0b1-Linux.debのファイルpaddlepaddleを使用してインストールしました.deb

NVIDIA Accelerated Graphics Driver4つのGTX 1080を搭載したマシンに、cudnn v5.1を使用せずにCUDA 8.0をインストールしました。

シェル変数を設定しました：

すべてを実行し、すべてのテストを「合格」しcudaたため、すべて正常に動作しています。NVIDIA_CUDA-8.0_Samples

のquick_startデモ コードPaddle/demo/quick_startもスムーズに実行され、エラーはスローされませんでした。

しかしimage_classification、Paddle github リポジトリからデモを実行しようとすると、invalid device functionエラーが発生します。これを解決する方法はありますか？

完全なトレースバック:

git repo の問題 #158 によると、この問題は #170 で解決される必要があり、CUDA 8.0 で GTX 1080 をサポートしますが、GPU 関数にアクセスするとエラーがスローされます。(評価の低いリンクを 2 つ以上追加することはできません)

これを解決して実行できるようにインストールする方法を知っている人はいimage_classificationますか?

ソースからのコンパイルとインストールも試しましたが、quick_startデモがスムーズに実行されている間に同じエラーがスローされます。

私は最近、ubuntu 16 に PaddlePaddle をインストールしたいと思っていましたが、依存関係がありません。パッケージには libgflags2 が必要です。Ubuntu の正規リポジトリでこのライブラリが見つかりませんでした。代わりに libgflags2v5 を見つけたので、パドルのパッケージの依存関係で少し遊んで変更しました"libgflags2" から "libgflags2v5" に変更し、インストールは成功したが、このコマンドを使用するとパッケージがクラッシュする

パドルトレイン --help

後で、パッケージが ubuntu 14.04 で正常に動作することを理解しましたが、残念ながらそのバージョンにデグレードすることはできず、バージョン 16 を使用する必要があるため、どうすればこれに対処できますか?

編集:
このコマンドを実行すると

パドルトレイン --help

このエラーが発生します

I1014 10:38:32.837656 3658 Util.cpp:151] コマンドライン: /usr/bin/../opt/paddle/bin/paddle_trainer --help
paddle_trainer: 警告: SetUsageMes​​sage() が呼び出されませんでし
た ' のインスタンスをスローした後に呼び出された終了std::bad_alloc'
what(): std::bad_alloc
* 1476434312 (UNIX 時間) で中止されました GNU 日付を使用している場合は、"date -d @1476434312" を試してください
PC: @ 0x7f8e7ed14418 gsignal
PID 3658 から PID 3658 (TID 0x7f8e80e68740) によって受信された SIGABRT (@0x3e800000e4a)。stack trace: *
@ 0x7f8e8075e3d0 (unknown)
@ 0x7f8e7ed14418 gsignal
@ 0x7f8e7ed1601a abort
@ 0x7f8e7f65684d __gnu_cxx::__verbose_terminate_handler()
@ 0x7f8e7f6546b6 (unknown)
@ 0x7f8e7f654701 std::terminate()
@ 0x7f8e7f654919 __cxa_throw
@ 0x7f8e7f654ebc operator new()
@ 0x7f8e7f94ee6d (unknown)
@ 0x7f8e7f94f619 (不明)
@ 0x7f8e7f94f830 (不明)
@ 0x7f8e7f95629a google::GetAllFlags()
@ 0x7f8e7f95d707 (不明)
@ 0x7f8e7f95dda2 google::ShowUsageWithFlagsRestrict()
@ 0x7f8e7f95e56f google::HandleCommandLineHelpFlags()
@ 0x7f8e7f9554db (unknown)
@ 0x74a8f5 paddle::ParseCommandLineFlags()
@ 0x748341 paddle::initMain()
@ 0x509a3b main
@ 0x7f8e7ecff830 __libc_start_main
@ 0x515455 (unknown)
@ 0x0 (不明) /usr/bin/paddle: 81 行目: 3658
中止 (コア ダンプ) ${DEBUGGER} $MYDIR/../opt/paddle/bin/paddle_trainer ${@:2}

paddle-paddle( https://github.com/baidu/Paddle ) を使用して、(エンコーダー - デコーダー) シーケンスを POS タグ付け用のシーケンス モデルにトレーニングしようとしています。

しかし、入力として単語インデックスのワンホット埋め込みを使用する代わりに、numpy. の関数のsettings変数に単語ベクトルを追加しました。hook()dataprovider.py

そして、文とその POS タグを反復処理すると、https://github.com/alvations/rowrow/blob/master/dataprovider.py#L66の単語インデックスではなく、これらの架空のベクトルが得られました。

シーケンスからシーケンスへのモデルでは、入力 (aka data_layer()) はワンホット埋め込みではないため、埋め込みレイヤーを使用してワンホット ベクトルをラップすることはありません。しかし、代わりに、完全に接続されたレイヤーを使用して、ベクトル入力をエンコーダー サイズに絞り込みます。

通常、埋め込みレイヤーは次のようになります。

train.sh. _

ただし、次のバッチをフェッチするときにエラーがスローされます。

Paddle のgitter.imで問い合わせてみましたが、応答がありません。

誰か知っていますか：

• エラーはどういう意味ですか?
• PaddleのseqToseqモデルに密なベクトルシーケンスを供給する方法は?
• Dense_vector_sequence を SeqToseq モデルにフィードするときに Paddle がこのエラーをスローするのはなぜですか?

ソースから PaddlePaddle を手動でインストールするためのドキュメントと比較して、PaddlePaddle の Docker デプロイ ドキュメントにはわずかな相違があります。

Docker Hub からコンテナーをプルした後の Docker デプロイのドキュメントには、次のように記載されています。

環境変数を設定して、に含める必要がありますdocker run。つまり、次のようになります。

コマンドはとexportを探しているようですが、ソース コンパイルのドキュメントでは、 の場所は にあるはずです。libcuda*libnvidia*/usr/lib64/lib64//usr/local/cuda/lib64

とにかく、の場所は次のlib64/方法で見つけることができます。

さらに、 export コマンドは、 を除いて、 のlibnvidia*どこにも存在しないように見えるものを探しています。/usr/local/cuda/libnvidia-ml.so

CUDA_SOが探している正しいファイルは

• /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.8.0
• /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.5

しかし、そうですか？GPU サポートを使用して PaddlePaddle をデプロイするための環境変数は何ですか?CUDA_SO

変数を設定した後でもlibcudart*、docker コンテナーは GPU ドライバーを見つけられないようです。つまり、次のようになります。

GPU をサポートする PaddlePaddle Docker コンテナーをデプロイする方法は?

また、中国語: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/1764