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在 Ubuntu MATE 16.04 中，我正在尝试使用 GPU 在此处运行深度学习 python 示例：

使用 GPU 测试 Theano

我确实运行了示例代码，

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

但似乎它使用的是CPU而不是GPU。这是终端输出的最后一部分：

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

我也尝试运行此代码：

THEANO_FLAGS=device=cuda0 python check1.py

但输出是：

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

我从 apt 安装了 cuda 工具包。这里有（希望）有用的数据：

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 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
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3 回答 3

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最后我解决了！这篇文章 Ubuntu 16.04、Theano 和 Cuda

建议添加标志

nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES

到命令行，所以命令行变成：

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

它似乎修复了使用 glibc 2.23 的错误

修复 glibc 2.23

现在程序正确使用了 GPU，这是正确的输出：

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

请注意，在尝试此解决方案之前，我删除了 nvidia-cuda-toolkit 并从 Nvidia 网站安装了 CUDA，按照此处找到的部分说明进行操作：

带有 Ubuntu 16.04 的 CUDA

这正是我所做的：

1）我从这里下载了 CUDA CUDA 7.5 下载 选择 LINUX、x86_64、Ubuntu 15.04、deb local

2）我安装了deb文件

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

3）然后运行

apt-get update

这给出了一些错误！我用以下几行修复了它覆盖 \var\cuda-repo-7.5-local 中的文件 Release：

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

（对不起，我不记得我在哪里读过这个解决方案）。

4）我成功运行

apt-get-update
apt-get install cuda

5) 一切都安装在 \usr\local\cuda-7.5

6) 我在文件 \usr\local\cuda-7.5\include\host-config.h 中注释了第 n 115 行

 #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) */

这似乎阻止了 CUDA 使用 gcc 5.4 在所有这些操作之后，我更新了 .theanorc 文件，添加了 cuda root

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

就这样 ：）

PS：我不知道它是否可以使用 nvidia-cuda-toolkit ！

于 2016-08-18T11:34:02.563 回答
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我通过将 cuda 路径添加到 ~/.bashrc 来解决此问题，如下所示，

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
于 2018-01-05T00:58:37.737 回答
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在我的系统中，只需重新启动系统即可解决此问题。也许你可以试一试。

于 2017-03-30T07:27:02.877 回答