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在 virtualenv 中的 GPU 集群上运行 TensorFlow

2023-12-08

我按照这些在 virtualenv 中安装了 GPU 版本的张量流指示。问题是，我在启动会话时遇到分段错误。也就是说，这段代码：

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

退出并出现以下错误：

(tesnsorflowenv)user@machine$ python testtensorflow.py 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcublas.so.7.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcudnn.so.6.5. LD_LIBRARY_PATH: :/vol/cuda/7.0.28/lib64
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1382] Unable to load cuDNN DSO
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcufft.so.7.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcuda.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcurand.so.7.0 locally
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 40
Segmentation fault

我尝试使用 gdb 进行更深入的挖掘，但只得到以下附加输出：

[New Thread 0x7fffdf880700 (LWP 32641)]
[New Thread 0x7fffdf07f700 (LWP 32642)]
... lines omitted 
[New Thread 0x7fffadffb700 (LWP 32681)]
[Thread 0x7fffadffb700 (LWP 32681) exited]
Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault.
0x0000000000000000 in ?? ()

您知道这里发生了什么以及如何解决它吗？

这是 nvidia-smi 的输出：

+------------------------------------------------------+                       
| NVIDIA-SMI 352.63     Driver Version: 352.63         |                       
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           On   | 0000:06:00.0     Off |                    0 |
| N/A   65C    P0   142W / 149W |    235MiB / 11519MiB |     81%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla K80           On   | 0000:07:00.0     Off |                    0 |
| N/A   25C    P8    30W / 149W |     55MiB / 11519MiB |      0%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  Tesla K80           On   | 0000:0D:00.0     Off |                    0 |
| N/A   27C    P8    26W / 149W |     55MiB / 11519MiB |      0%   Prohibited |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  Tesla K80           On   | 0000:0E:00.0     Off |                    0 |
| N/A   25C    P8    28W / 149W |     55MiB / 11519MiB |      0%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   4  Tesla K80           On   | 0000:86:00.0     Off |                    0 |
| N/A   46C    P0    85W / 149W |    206MiB / 11519MiB |     97%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   5  Tesla K80           On   | 0000:87:00.0     Off |                    0 |
| N/A   27C    P8    29W / 149W |     55MiB / 11519MiB |      0%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   6  Tesla K80           On   | 0000:8D:00.0     Off |                    0 |
| N/A   28C    P8    26W / 149W |     55MiB / 11519MiB |      0%   Prohibited |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   7  Tesla K80           On   | 0000:8E:00.0     Off |                    0 |
| N/A   23C    P8    30W / 149W |     55MiB / 11519MiB |      0%   E. Process |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

感谢您对这个问题的任何帮助！


它没有找到 CuDNN -

我tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93]无法打开CUDA库> libcudnn.so.6.5。 LD_LIBRARY_PATH：：/vol/cuda/7.0.28/lib64 我tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1382]无法加载cuDNN DSO

您需要安装它。请参见TensorFlow CUDA 安装说明

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

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