Как переключиться с CPU на GPU в Google Colab с помощью цепочки? - PullRequest
Новая
       50

Как переключиться с CPU на GPU в Google Colab с помощью цепочки?

0 голосов
/ 28 июня 2018

Я следовал инструкциям в документе Chainer, что привело к ошибке при запуске кода: 

RuntimeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-9-ffb21f9880f0> in <module>()
      ...
      6 model = Classifier(CompetitionNetwork(n_units = 64))
----> 7 model.to_gpu()
      ...
RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up
(see https://github.com/chainer/chainer#installation).No module named cupy

Затем я попытался установить cupy разными способами, один из них был 

!apt -y install libcusparse8.0 libnvrtc8.0 libnvtoolsext1
!ln -snf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvrtc-builtins.so.8.0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvrtc-builtins.so
!pip install cupy-cuda80 chainer

, которые продолжают выдавать мне ту же ошибку после импорта cupy и последующего запуска моего кода: 

RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up (see
https://github.com/chainer/chainer#installation).No module named cupy

Далее я попытался установить CUDA, используя это: 

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

!apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub

!apt-get update

!apt-get install cuda

Это заняло очень много времени и, похоже, сработало, но в итоге все равно дало мне ту же ошибку.

Кажется, что использовать Chainer на GPU Google Colab очень сложно, если я не делаю что-то не так. С Tensorflow это намного проще. У кого-нибудь есть опыт использования Chainer на графическом процессоре Google?

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 29 июня 2018

Если вы запутались в среде Google Colab,

  1. Сначала попробуйте перезапустить Runtime, выбрав «Restart runtime ...» в меню Runtime.

  2. Если это не решит проблему, запустите следующий код, чтобы уничтожить и заново создать контейнер (примечание: вы потеряете файлы, созданные в контейнере), чтобы вы могли начать заново из чистого состояния. Возможно, вам придется подождать минуту после запуска команды и обновить браузер, чтобы перезагрузить ноутбук. 

    !kill -9 -1

Ваши шаги по установке Chainer / CuPy выполнены правильно. https://github.com/kmaehashi/chainer-colab

Вам не нужно вручную устанавливать CUDA Toolkit; Контейнер Colab предоставляет его по умолчанию.

0 голосов
/ 18 июля 2018

Я проверил, работает ли цепочка на python2 на google-colab.

https://colab.research.google.com/gist/fiarabbit/a44a8b3ff25afc78849c62c2f75b25dd

Я подтвердил, что chainer w / python2 работал над Google-Colab.

Суть в том, что вам не нужно устанавливать cupy через wget, как это делает пример mnist, приведенный kmaehashi.

Также не забудьте включить графический процессор.

0 голосов
/ 29 июня 2018

Вы можете посмотреть на этот пример Chainer.

https://colab.research.google.com/drive/1SsxHvQdSz23kaVov8yKizVD3_2tkXdZM

...