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GPU 上的张量流：尽管 cuda 的 deviceQuery 返回“PASS”结果，但没有已知设备

2024-06-18

注：这个问题最初是在github上问的 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7648#issuecomment-280866214，但被要求改为在这里

我在 GPU 上运行 Tensorflow 时遇到问题，这似乎不是常见的 cuda 配置问题，因为一切似乎都表明 cuda 设置正确。

主要症状：运行tensorflow时，未检测到我的gpu（正在运行的代码 https://gist.github.com/oelmekki/cafda411bf5c2ea695d984fa98e0995b, and 它的输出 https://gist.github.com/oelmekki/77235c6b0dde99b3438f190eb557f40f).

与常见问题不同的是，cuda 似乎已正确安装并运行./deviceQuery从 cuda 样本中成功（output https://gist.github.com/oelmekki/fe65a15daec45aa90ec33b10b51d3aae).

我有两个显卡：

  • 一台旧的 GTX 650 用于我的显示器（我不想将其与张量流一起使用）
  • 我想专用于张量流的 GTX 1060

I use:

  • 张量流-1.0.0 https://pypi.python.org/pypi/tensorflow
  • cuda-8.0（ls -l /usr/local/cuda/lib64/libcud* https://gist.github.com/oelmekki/6e5e9d7d1ea871e1d73efae307efe9ce)
  • cudnn-5.1.10
  • python-2.7.12
  • nvidia-drivers-375.26（这是由 cuda 安装并替换了我的发行版驱动程序包）

我试过了：

  • adding /usr/local/cuda/bin/ to $PATH
  • 使用以下命令强制将 GPU 放置在张量流脚本中with tf.device('/gpu:1'): (and with tf.device('/gpu:0'):当它失败时，作为一个很好的措施）
  • 将我想要使用的 GPU 列入白名单CUDA_VISIBLE_DEVICES，以防我的旧的不受支持的卡的存在确实引起了问题
  • 使用 sudo 运行脚本（因为为什么不呢）

这是的输出英伟达-SMI https://gist.github.com/oelmekki/7bdcb5cc2f791cea561a60f8b21e87b5 and nvidia-debugdump -l https://gist.github.com/oelmekki/b83a5a0a72e8924aeb44b70b3598f9b4，以防万一有用。

此时，我觉得我已经遵循了所有的面包屑，并且不知道我还可以尝试什么。我什至不确定我是否正在考虑错误或配置问题。任何有关如何调试此问题的建议将不胜感激。谢谢！

Update：在 github 上 Yaroslav 的帮助下，我通过提高日志级别收集了更多调试信息，但它似乎并没有说明太多有关设备选择的信息：https://gist.github.com/oelmekki/760a37ca50bf58d4f03f46d104b798bb https://gist.github.com/oelmekki/760a37ca50bf58d4f03f46d104b798bb

Update 2：使用 theano 可以正确检测 GPU，但有趣的是，它抱怨 cuDNN 太新，然后回退到 cpu (code ran https://gist.github.com/oelmekki/34b6e41a0ff2b17ff9f39bcf56d0635a, output https://gist.github.com/oelmekki/11626d6b34058337dae64f1915e5a9fe）。也许这也可能是张量流的问题？


从日志输出来看，您似乎正在运行 CPU 版本的 TensorFlow（PyPI：tensorflow https://pypi.python.org/pypi/tensorflow），而不是 GPU 版本（PyPI：tensorflow-gpu https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu）。运行 GPU 版本将记录有关 CUDA 库的信息，或者如果无法加载它们或打开驱动程序，则会出现错误。

如果运行以下命令，您应该能够在后续运行中使用 GPU：

$ pip uninstall tensorflow
$ pip install tensorflow-gpu
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