我在页面后面使用anaconda构建caffe2。
在只有一个titanx的服务器上,有cudnn7和cuda9,但没有nccl,所以我从nvidia下载nccl2并将其解压缩到路径/ to /local/nccl2,然后将第42行中的./pytorch/conda/integrated/build.sh编辑为:“export NCCL_ROOT_DIR= path/ to /local/nccl2”。
然后我需要将caffe2与python2一起使用,所以我在./pytorch/scripts/buildanaconda.sh中添加了"conda_args+=(“-- python2
从tensorflow 1.13来看,似乎没有像tf.contrib.nccl.allsum这样的api。然而,在Nvidia官方的GitHub 中,它使用这个旧的API来减少来自不同gpu设备的和,如下所示。
# Sum gradients across devices.
if len(devices) > 1:
with tf.name_scope('SumAcrossGPUs'), tf.device(None):
for var_idx, grad_shape in e
我试图按照安装tensorflow与Cuda9.1,但当我运行以下命令.
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
...I在编译了很长时间后得到了这个错误
INFO: From Compiling tensorflow/core/grappler/clusters/virtual_cluster.cc:
In file included from ./tensorflow/core/framework/common_shape_fns.h:22:0,
我正在试用Google Colab,想知道我是否可以使用本地的CPU、RAM、SSD和GPU?我曾尝试在我的SSD上搜索目录,但没有找到任何内容。我发现我必须将我的目录上传到我的Google Drive并运行代码:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
现在我已经建立了我的目录并运行了我的UNet,我得到了警告WARNING:tensorflow:There are non-GPU devices in `tf.distribute.Strategy`, not using nccl allre
我试着用chainer重现一些代码。但是,cuda设置有问题。 我使用的是conda环境和python3.5和ubuntu16.04。我使用了chainer 5.4.0和cupy 5.4.0。 当我使用"cupy.show_config()“时,结果是: CuPy Version : 5.4.0
CUDA Root : /usr/local/cuda-10.1
CUDA Build Version : 10010
CUDA Driver Version : 0
CUDA Runtime Version : CUDARuntimeE
我使用的是ubuntu16.04,运行后,我按照关于nvidia 网站的说明更新nccl:
(base) alireza@Cube1:~$ sudo apt install libnccl2 libnccl-dev
[sudo] password for alireza:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
libnccl-dev is already the newest version (2.4.8-1+cuda10.0).
libn
我附上了错误信息,因为我不知道从哪里开始。我尝试过更新setuptools以及清除和重新安装pip。
我正在运行Linux 19.3肉桂4.4.8。
如果有人经历过这个问题,或者有任何解决方案的建议,答案是非常感谢的。
Building wheels for collected packages: cupy
Building wheel for cupy (setup.py) ... error
ERROR: Command errored out with exit status 1:
command: /usr/bin/python3 -u -c 'import sy
我使用"conda install caffe“安装了caffe,但当我在终端中输入"import caffe”时,出现了以下错误:
Python 2.7.14 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Oct 16 2017, 17:29:19)
[GCC 7.2.0] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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