înregistrare Logare
Puncte:0
JrV avatar Ubuntu

Tensorflow nu detectează GPU - lambdalabs

drapel tr
JrV

Încerc să pun GPU tensorflow să funcționeze într-un mediu virtual (venv):

Eu folosesc lambdalabs Sistemul de operare este Ubuntu 20.04.3 LTS.

Am următorul script python: checkGPY.py:

import tensorflow ca tf

if tf.test.gpu_device_name():
    print('Dispozitiv GPU implicit: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
altceva:
    print(„Vă rugăm să instalați versiunea GPU a TF”)

În afara venv funcționează bine. Obțin Default GPU Device: /device:GPU:0. Dacă un tren o rețea neuronală mică (NN) și ceas nvidia-smi Văd că memoria GPU crește în timpul antrenamentului. Deci resursele GPU sunt folosite pentru instruirea NN.

Cu toate acestea, dacă rulez, este într-un venv (am instalat versiunea tensorflow: 2.6.0 în interiorul venv.)

(venv) x@y $ python checkGPU.py

Obțin: Vă rugăm să instalați versiunea GPU a TF

Obțin și următoarele: Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică 'libcudnn.so.8'; dlerror: libcudnn.so.8: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director

Deci înțeleg că biblioteca dinamică libcudnn.so.8 nu poate fi accesată din interiorul venv.

Cum pot rezolva asta?

516
0 + 0
Puncte:0
JrV avatar Ubuntu
drapel tr
JrV

Pentru a rezolva acest lucru urmez instrucțiunile scrise pe Tensorflow în venv folosind lambdalabs

0 + 0
drapel romania
SEF 777
întrebarea această in alte limbi:

Postează un răspuns

Majoritatea oamenilor nu înțeleg că a pune multe întrebări deblochează învățarea și îmbunătățește legătura interpersonală. În studiile lui Alison, de exemplu, deși oamenii își puteau aminti cu exactitate câte întrebări au fost puse în conversațiile lor, ei nu au intuit legătura dintre întrebări și apreciere. În patru studii, în care participanții au fost implicați în conversații ei înșiși sau au citit transcrieri ale conversațiilor altora, oamenii au avut tendința să nu realizeze că întrebarea ar influența – sau ar fi influențat – nivelul de prietenie dintre conversatori.