問題タブ [theano-cuda]

Windows がインストールされている PC で Docker イメージを介して Theano を実行したいと考えています。Docker イメージには、Ubuntu システム、CUDA ドライバー、および Theano ( https://hub.docker.com/r/kaixhin/cuda-theano/ ) が含まれていますが、アルゴリズムで GPU を使用するには、Nvidia デバイスをイメージに接続する必要があります。

docker run -it --device /dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia0 kaixhin/cuda-theano

/dev/nvidiactlパスなどがないので、Windowsでそれを行う方法はありますか? 他のDocker イメージを探していましたが、これらはすべてホスト システムとして Linux を使用しているようです。Windows から GPU を使用できるバージョンはありますか?

今のところ、Docker でスクリプトを実行できますが、使用するのは CPU のみです。

WARNING (theano.sandbox.cuda): CUDA is installed, but device gpu is not available (error: Unable to get the number of gpus available: no CUDA-capable device is detected)

公式 Web ページの指示に従って、Theano + CUDA + CUDNN をインストールしました。

端末で実行すると：

私は得る：

Pycharm で同じことをすると、次のようになります。

CUDA フォルダーをインタープリター パスに追加しましたが、成功しませんでした。次の写真でわかるように:

これを修正する方法に関する代替の推奨事項はありますか?

Theano 機械学習プログラムを作成しました。しかし、CPU と GPU ではまったく異なる 2 つの結果が得られました。

以下はログです。 (ログのごく一部のみ)

GPU での結果

CPU での結果

損失関数は急速に減少し、CPU で 0.2 に収束します。

ただし、損失関数は増加し、GPU では最終的に NaN になります。

私のプログラムにはどのような間違いがありますか? または、何に注意すればよいですか？ありがとうございました！

現在、AMD グラフィックス カードを搭載したパーソナル コンピューターで ML プロジェクトに取り組んでいます。CUDA アクセラレーテッド コンボリューション用にプラグインできる古い NVidia 8800GT カードを持っていますが、それが Theano と互換性があるかどうかはわかりません。グーグルは驚くほど成功していません。

8800GT が CUDA をサポートしていることは知っており、過去にいくつかの CUDA 作業を行ったことがありますが、Theano と互換性がありますか? (または TensorFlow?)

ベスト、ジョー

私はpython 2.7（32ビット）を搭載したWindowsマシンと、cuda 7.5 whlがインストールされたpycudaを使用しています。サンプル プログラムを実行して pycuda をテストすると、エラーが発生します。

可能な解決策は何ですか。助けてください ！

Theano はコンパイルを使用して、Cuda コードとコンパイル済みの lib と共に C++ コードを生成します。後でそれらを再利用できますか?

theanoライブラリをインポートしようとするとすぐに、次のエラーが発生します。

私の.theanorcの内容:

また、theano フラグを使用して python 環境を実行しようとしましたが、それでも同じ問題が発生します。

彼らはまた、Theano Github ページで同様の問題について言及しています:デバイス gpu の初期化に失敗しました! 、しかし、彼らは私が正しく設定したと思っていたfloat対int値について話しています（特別な理由はありませんが、実際に、、および他のいくつかの値を試してみましたが、同じ結果が得られました）。CNMeM0.91.00.950.5

私のセットアップ：

• Mac OS X 10.11.4
• Xcode 7.2 (7.3 からダウングレードする必要がありました)
• クーダ 7.5.19
• パイソン 3.5.1

解決：

まず第一に、の値が総メモリの % であることを認識していませんでしたCNMeM。また、2 台のモニターで GPU を使用していたため、実際には余裕のあるメモリがあまりありませんでしたが、とにかく試してみましたが0.1、動作します。

cuDNN が無効になっている場合の 2 番目の問題は、次の行を theano 構成に追加することで解決しました。

詳細については、このページを参照してください: sandbox/cuda/dnn

2 つの異なる GPU で 2 つの theano.tensor.dot を計算する方法を示す簡単なサンプルを実装しようとしています。2 つのドットが同じ A と異なる B を共有している場合。

theano.tensor.dot(A,B0); theano.tensor.dot(A,B1)

B0 と B1 を別の GPU に保存したいと考えています。A はもともと 1 つの GPU に格納されていましたが、明示的な伝達関数を使用して別の GPU にコピーを作成しました。最後に、2 つの GPU に別々にドットを付けます。

私の実装は次のとおりです。

nvprof の結果を調べているときに、2 つのドットがまだ同じ GPU で実行されていることがわかりました。そして va0.tranfer('dev1') は機能しません。実際には、代わりに vb1 を dev0 にコピーし、両方のドットを dev0 で計算しました。

Theano Flags のサーバーの組み合わせを試しましたが、うまくいきません。誰でも助けることができますか？

nvprof: 同じ GPU に 2 つのドット