Context
После установки Tensorflow-GPU и всех его требований (а именно CUDA и cuDNN) я пытаюсь запустить Tensorflow с поддержкой GPU в Pycharm.
Проблема
Когда я запускаю простую программу под Pycharm, session.run вызывает исключение .
Исключение
self._session = tf_session.TF_NewSessionRef(self._graph._c_graph, opts)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
Важное примечание : Я полагаю, что проблема связана с Pycharm и / или его конфигурацией , поскольку при запуске той же простой программы в терминале не будет возникать исключение .
Вопрос
Как мне избавиться от этого исключения и заставить мою среду Pycharm работать как положено с Tensorflow?
-
Дополнительная информация
Моя простая тестовая программа
import tensorflow as tf
def main():
# define the graph
a = tf.constant(1.0)
b = tf.constant(1.0)
c = tf.constant(4.0)
d = tf.div(tf.add(a, b), c)
# execute the graph
with tf.Session() as session:
print(session.run(d)) # 0.5
if __name__ == '__main__':
print("tensorflow version : " + tf.__version__)
main()
Вывод вышеуказанной программы при запуске в терминале
(tf_env) usr@WHATEVER ~/Documents/Repos/tftest/tftest $ python intro.py
tensorflow version : 1.12.0
2018-12-05 10:56:09.888809: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:964] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2018-12-05 10:56:09.889285: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1432] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1070 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.7465
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 7.92GiB freeMemory: 7.52GiB
2018-12-05 10:56:09.889304: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1511] Adding visible gpu devices: 0
2018-12-05 10:56:10.126095: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-12-05 10:56:10.126135: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:988] 0
2018-12-05 10:56:10.126142: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1001] 0: N
2018-12-05 10:56:10.126366: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 7252 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
0.5
Настройка переменной среды Pycharm
Установка и оборудование
Не думаю, что проблема связана смое оборудование / установка, но из Pycharm, но вот все, что вам нужно (или нет), чтобы знать об этом
У меня установлен Tensorflow в виртуальной среде conda с именем tf_env.
GPU : NVIDIA GTX GeForce 1070 (возможность 6.1)
Драйверы GPU : 384.130
Linux : 16.04
Tensorflow : 1.12.0
Набор инструментов CUDA : 9.0.176
cuDNN : 7.4.1.5
Личное соответствующее исследование
Этот ответ от Гавриила Алриши может помочь: https://www.quora.com/How-does-one-install-TensorFlow-to-use-with-PyCharm
Но я попытался добавить / usr / local /cuda / bin / для корневого содержимого это не сработало, и я не знаю, что он имеет в виду под cuDNN / bin /, так как не знаю, существует ли такой каталог.Непонятно, есть ли у меня такая же проблема или нет.