Puncte:0

Instalarea cuda și cudnn în ubuntu 20.04

drapel ar

Folosesc ubuntu 20.04 și am instalat driverul nvidia. Placa grafică utilizată este Nvidia Geforce MX130. Vreau să folosesc funcțiile GPU tensorflow pentru ca aplicația mea să ruleze. Când am verificat starea driverului nvidia folosind nvidia-smi Văd că CUDA 11.4 este instalat. Dar nu pot accesa.

rezultat nvidia-smi

nvcc -v nu returneaza nimic. Când execut

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”)

Primesc următorul mesaj

2021-10-24 01:01:23.589474: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcudart.so.11.0”; dlerror: libcudart.so.11.0: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:23.589501: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignorați mai sus cudart dlerror dacă nu aveți un GPU configurat pe computer.
2021-10-24 01:01:27.116341: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Acest binar TensorFlow este optimizat cu biblioteca de rețea neuronală profundă oneAPI (oneDNN) pentru a utiliza următoarele instrucțiuni CPU în operațiuni critice pentru performanță: AVX2 FMA
Pentru a le activa în alte operațiuni, reconstruiți TensorFlow cu steagurile compilatorului corespunzătoare.
2021-10-24 01:01:27.152883: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] nodul NUMA de succes citit de la SysFS a avut valoare negativă (-1), dar trebuie să existe cel puțin un nod NUMA, deci revenind Nodul NUMA zero
2021-10-24 01:01:27.153253: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcudart.so.11.0”; dlerror: libcudart.so.11.0: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153313: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcublas.so.11”; dlerror: libcublas.so.11: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153365: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcublasLt.so.11”; dlerror: libcublasLt.so.11: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153414: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcufft.so.10”; dlerror: libcufft.so.10: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153464: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcurand.so.10”; dlerror: libcurand.so.10: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153516: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcusolver.so.11”; dlerror: libcusolver.so.11: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153567: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Nu s-a putut încărca biblioteca dinamică „libcusparse.so.11”; dlerror: libcusparse.so.11: nu se poate deschide fișierul obiect partajat: nu există un astfel de fișier sau director
2021-10-24 01:01:27.153618: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] 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
2021-10-24 01:01:27.153633: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1835] Nu pot deschide unele biblioteci GPU. Vă rugăm să vă asigurați că bibliotecile lipsă menționate mai sus sunt instalate corect dacă doriți să utilizați GPU. Urmați ghidul de la https://www.tensorflow.org/install/gpu pentru a afla cum să descărcați și să configurați bibliotecile necesare pentru platforma dvs.
Se omite înregistrarea dispozitivelor GPU...
Vă rugăm să instalați versiunea GPU a TF

Cum să faci asta să funcționeze într-un mod perfect curat.

NB: Vă rugăm să votați întrebarea pentru a obține câteva privilegii de la stackoverflow

Mulțumesc anticipat

Terrance avatar
drapel id
CUDA nu este instalat. Consultați: https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-smi-showing-different-cuda-version-after-installation/183213/3, ceea ce înseamnă doar că acceptă activitatea API până la versiunea 11.4.
heynnema avatar
drapel ru
Niciunul dintre fișierele libcu* nu există.
Terrance avatar
drapel id
Răspunde asta la întrebarea ta? [Cum instalez driverele NVIDIA și CUDA în Ubuntu?](https://askubuntu.com/questions/1077061/how-do-i-install-nvidia-and-cuda-drivers-into-ubuntu) Tocmai am actualizat acest lucru răspunde https://askubuntu.com/a/1288405/231142 pentru instalarea CUDA 11.5.
imhans33 avatar
drapel ar
După cum am înțeles, nvidia-smi arată că CUDA 11.4 va fi suportat de driverul meu nvidia. Deci va apărea vreo problemă atunci când CUDA 11.5 este compilat
Terrance avatar
drapel id
Mostrele par să funcționeze bine acolo unde driverul arată 11.4, dar rulează 11.5

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.