我想使用支持 GPU 的 caffe2。我用 conda 环境（命令：）成功安装了 caffe2（Ubuntu 16.04，python2.7 conda install pytorch-nightly -c pytorch）
它已成功安装（我用命令检查了它：python2 -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"它说“成功”）
但是，当我检查 caffe2 GPU 构建（命令 : python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())）时，它返回 0。
我已经有了 cuda、cuDNN、nccl，但我不明白为什么 caffe2 没有检测到可用的 GPU ..
我猜你要实现 Detectron（否则这些天没有人想使用这个愚蠢的 Caffe2）
我很确定这是由 CUDA 版本和 CuDNN 不匹配引起的。我被这个问题困扰了一段时间（你不知道哪个版本对 Caffe2 是正确的），最后，我几乎同时得到了两个解决方案。他们都为我工作。
首先，只需将 Nvidia 驱动程序更新到最新版本即可。我的版本更新到 410.78，您可以通过在系统设置-> 软件和更新-> 附加驱动程序中选择特定驱动程序来简单地更新驱动程序。
不要忘记重新启动您的电脑。
然后，有两种方法来实现它。
它简单快捷。您只需安装 Docker（以及用于 GPU 的 nvidia-docker）并通过以下命令使用这个预先实现的环境：
sudo docker pull ylashin/detectron
sudo nvidia-docker run --rm -it ylashin/detectron
然后您可以使用该 NumCudaDeivce 命令测试您的 Caffe2。
这个对我有用！
在这里看到整个介绍，感谢努力：
如果您在安装 Docker 时遇到问题（尤其是对于 nvidia-docker），您可以直接跳到下一个。
最新的 Detectron 最近发布（实际上是三天前！）。我们现在可以处理 Pytorch 支持的那个了。
这是Detectron2：
直接到最新的，你甚至可以在 Google Colab 中分发所有内容，这要容易得多。