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Encrypto123's questions

Martin Hope
Encrypto123
Asked: 2019-11-27 06:16:31 +0800 CST
  • 0

我严格按照 tensorflow.org 上的说明安装了 Cuda、cudann 和 TensorFlow。在安装过程中，我让我的 ubuntu 切换到了 Nvidia 卡。验证安装后，我切换回英特尔。现在在编译我的代码时，我在终端中收到了这条消息：

2019-11-26 19:24:24.781299: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcuda.so.1
2019-11-26 19:24:24.830457: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:24.831899：我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618] 找到具有以下属性的设备 0：
名称：GeForce MX150 主要：6 次要：1 memoryClockRate(GHz)：1.5315
pciBusID: 0000:01:00.0
2019-11-26 19:24:24.983890: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcudart.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.001409: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcublas.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.009430: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcufft.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.030189: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcurand.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.048404: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcusolver.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.067131: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcusparse.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.095875: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcudnn.so.7
2019-11-26 19:24:25.096289: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点为负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.099040: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.100673：我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1746] 添加可见 gpu 设备：0
2019-11-26 19:24:25.101394: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 您的 CPU 支持未编译此 TensorFlow 二进制文件以使用的指令：AVX2 FMA
2019-11-26 19:24:25.135574：I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU 频率：1800000000 Hz
2019-11-26 19:24:25.137917：我 tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA 服务 0x5619ea60e930 在平台主机上执行计算。设备：
2019-11-26 19:24:25.137997：I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175] StreamExecutor 设备（0）：主机，默认版本
2019-11-26 19:24:25.270223: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.271459：我 tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA 服务 0x5619ebdb8290 在平台 CUDA 上执行计算。设备：
2019-11-26 19:24:25.271500: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175] StreamExecutor 设备 (0): GeForce MX150, Compute Capability 6.1
2019-11-26 19:24:25.271757: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.272737：我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618] 找到具有以下属性的设备 0：
名称：GeForce MX150 主要：6 次要：1 memoryClockRate(GHz)：1.5315
pciBusID: 0000:01:00.0
2019-11-26 19:24:25.272802: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcudart.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.272831: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcublas.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.272858: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcufft.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.272882: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcurand.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.272913: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcusolver.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.272940: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcusparse.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.272966: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcudnn.so.7
2019-11-26 19:24:25.273065: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.274126: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.275065: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1746] 添加可见 gpu 设备：0
2019-11-26 19:24:25.275131: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcudart.so.10.0
2019-11-26 19:24:25.277086: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1159] 设备互连 StreamExecutor 与强度 1 边缘矩阵：
2019-11-26 19:24:25.277112: 我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1165] 0
2019-11-26 19:24:25.277124: 我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1178] 0: N
2019-11-26 19:24:25.277325: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点具有负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.278329: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:1006] 从 SysFS 读取的成功 NUMA 节点为负值 (-1)，但必须至少有一个 NUMA 节点，所以返回NUMA 节点零
2019-11-26 19:24:25.279323：我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1304] 创建了 TensorFlow 设备（/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 和 1323 MB 内存）-> 物理 GPU（设备：0，名称：GeForce MX150，pci 总线 ID：0000:01:00.0，计算能力：6.1）

那么我的 GPU 工作正常还是我需要做其他事情？感谢您的回答，但看起来我在尝试运行卷积层时遇到了一个新问题。错误说：

2019-11-29 20:59:03.481920: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcublas.so.10.0
2019-11-29 20:59:06.074691: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 成功打开动态库 libcudnn.so.7
2019-11-29 20:59:06.171580：E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] 无法创建 cudnn 句柄：CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
2019-11-29 20:59:06.171825: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:337] 驱动程序版本可能不足：418.87.1
2019-11-29 20:59:06.171902：E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] 无法创建 cudnn 句柄：CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
2019-11-29 20:59:06.171993: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:337] 驱动程序版本可能不足：418.87.1
2019-11-29 20:59:06.172777：W tensorflow/core/common_runtime/base_collective_executor.cc:216] BaseCollectiveExecutor::StartAbort Unknown：无法获取卷积算法。这可能是因为 cuDNN 初始化失败，因此请尝试查看上面是否打印了警告日志消息。
     [[{{节点顺序/conv2d/Conv2D}}]]
   32/50000 [.......................] - ETA：2:43:50Traceback（最近一次通话最后）：
  文件“sample3.py”，第 54 行，在
    验证数据=（测试图像，测试标签））
  文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py”，第 728 行，适合
    use_multiprocessing=use_multiprocessing)
  文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py”，第 324 行，适合
    total_epochs=epochs)
  文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py”，第 123 行，在 run_one_epoch
    batch_outs = execution_function（迭代器）
  文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2_utils.py”，第 86 行，在 execution_function
    分布式函数（input_fn））
  __call__ 中的文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/def_function.py”，第 457 行
    结果 = self._call(*args, **kwds)
  _call 中的文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/def_function.py”，第 520 行
    return self._stateless_fn(*args, **kwds)
  __call__ 中的文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/function.py”，第 1823 行
    return graph_function._filtered_call(args, kwargs) # pylint: disable=protected-access
  _filtered_call 中的文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/function.py”，第 1141 行
    self.captured_inputs)
  _call_flat 中的文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/function.py”，第 1224 行
    ctx、args、cancellation_manager=cancellation_manager)
  调用中的文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/function.py”，第 511 行
    ctx=ctx)
  文件“/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/execute.py”，第 67 行，在 quick_execute
    六.raise_from(core._status_to_exception(e.code, message), None)
  文件“”，第 3 行，在 raise_from
tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError：获取卷积算法失败。这可能是因为 cuDNN 初始化失败，因此请尝试查看上面是否打印了警告日志消息。
     [[节点顺序/conv2d/Conv2D（定义在/home/encrypto/venv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1751）]] [Op:__inference_distributed_function_1055]

函数调用栈：
分布式函数

请告诉我如何处理这个？

nvidia cuda tensorflow