警告（theano.sandbox.cuda）：安裝了CUDA，但設備gpu不可用（錯誤：cuda不可用）

在Ubuntu MATE 16.04中我試圖運行使用GPU的深度學習python示例：警告（theano.sandbox.cuda）：安裝了CUDA，但設備gpu不可用（錯誤：cuda不可用）

我並運行該示例代碼，

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

，但它似乎是使用的CPU，而不是GPU。這裏是終端輸出的最後一部分：

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

我試圖運行此代碼太：

THEANO_FLAGS=device=cuda0 python check1.py

但輸出是：

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

我從易於安裝CUDA工具包。這裏有（希望）有用的數據：

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 | 
+-----------------------------------------------------------------------------+

來源

2016-08-17 valerio_sperati

最後我解決了！這篇文章 Ubuntu 16.04, Theano and Cuda

建議增加標誌

nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES

到命令行，因此命令行變成了：

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

這似乎修復bug使用的glibc 2.23

fix for glibc 2.23

現在程序正確地使用GPU，這是正確的輸出：

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

注意，嘗試這種解決方案之前，我刪除了NVIDIA-CUDA，工具包和來自Nvidia網站安裝CUDA，下列的108218部分：

CUDA with Ubuntu 16.04

這是我做了什麼：

1）我下載CUDA從這裏 CUDA 7.5 download 選擇LINUX，x86_64的，Ubuntu的15.04，DEB當地

2）我安裝的deb文件

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

3）然後運行

apt-get update

這給了一些錯誤！我固定它覆蓋在文件發佈\ VAR \ CUDA-回購7.5本地與下面幾行：

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

（抱歉，我不記得在那裏我讀到這個解決方案）。

4）我成功地運行

apt-get-update 
apt-get install cuda

5）一切都在被insatlled \ USR \本地\ CUDA的7.5

6）我評論在文件中的第n行115的\ usr \本地\ CUDA -7.5 \包括\主機的config.h

#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) */

這似乎防止CUDA使用GCC 5.4 所有這些操作之後，我更新了.theanorc文件，加入CUDA根

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

這是所有:)

PS：我不知道這是否會與NVIDIA，CUDA，工具包，甚至工作！

來源

2016-08-18 11:34:02

在我的系統中，只需重新啓動系統即可解決此問題。也許你可以試試看。

來源

2017-03-30 07:27:02

我固定這個問題，通過將CUDA路徑的〜/ .bashrc，如以下，

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

來源

2018-01-05 00:58:37

警告（theano.sandbox.cuda）：安裝了CUDA，但設備gpu不可用（錯誤：cuda不可用）

回答

相關問題