Tensorflow2 не работает на Ubuntu 18.04. Возможно неправильная установка, но что? - PullRequest
Новая
       28

Tensorflow2 не работает на Ubuntu 18.04. Возможно неправильная установка, но что?

0 голосов
/ 19 февраля 2020

Я установил Tensorflow2.1 в Ubuntu 18.04.3 с cuda 10.1, cudnn7.6.5.32, драйвером Nvidia 430.5.

Я не смог правильно выполнить инструкции на сайте tenorflow, так как многие части не работают Но, спустя много часов, я наконец установил все компоненты. Когда я пытаюсь запустить 20-строчный пример mnist, я получаю: 

2020-02-19 03:02:24.915143: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1555] Found device 0 with properties: 
pciBusID: 0000:01:00.0 name: GeForce GTX 1080 Ti computeCapability: 6.1
coreClock: 1.683GHz coreCount: 28 deviceMemorySize: 10.91GiB deviceMemoryBandwidth: 451.17GiB/s
2020-02-19 03:02:24.915194: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
2020-02-19 03:02:24.915216: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10
2020-02-19 03:02:24.915234: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcufft.so.10
2020-02-19 03:02:24.915253: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcurand.so.10
2020-02-19 03:02:24.915271: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusolver.so.10
2020-02-19 03:02:24.915289: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcusparse.so.10
2020-02-19 03:02:24.915308: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7
2020-02-19 03:02:24.917997: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1697] Adding visible gpu devices: 0
2020-02-19 03:02:24.918060: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
2020-02-19 03:02:24.920974: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1096] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2020-02-19 03:02:24.921000: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1102]      0 
2020-02-19 03:02:24.921013: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] 0:   N 
2020-02-19 03:02:24.924091: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1241] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 10258 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
Train on 60000 samples
Epoch 1/5
2020-02-19 03:02:26.155747: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10
2020-02-19 03:02:26.156063: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2020-02-19 03:02:26.156110: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2020-02-19 03:02:26.156225: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2020-02-19 03:02:26.156253: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2020-02-19 03:02:26.156483: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2020-02-19 03:02:26.158110: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:238] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
2020-02-19 03:02:26.158133: W tensorflow/stream_executor/stream.cc:2041] attempting to perform BLAS operation using StreamExecutor without BLAS support
2020-02-19 03:02:26.158158: W tensorflow/core/common_runtime/base_collective_executor.cc:217] BaseCollectiveExecutor::StartAbort Internal: Blas GEMM launch failed : a.shape=(32, 784), b.shape=(784, 128), m=32, n=128, k=784
     [[{{node sequential/dense/MatMul}}]]

Я понимаю, что эта ошибка, вероятно, означает, что в установке произошла ошибка, но как я могу определить что? Есть ли ЛЮБОЙ способ определить, какая версия cudnn используется?

Я много гуглил и много людей с такой же проблемой, но без решений.

1 Ответ

0 голосов
/ 20 февраля 2020

Я потратил 2 дня, пытаясь заставить этот рубин sh работать. В конце концов, я никогда не узнаю, почему это наконец заработало. Теперь я знаю, что все, что я делал, было в принципе правильно, но, хотя установка, по-видимому, работала, простой пример mnist завершился неудачно с CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED.

Когда я наконец заставил его работать, я:

  • Удалил каждый пакет, связанный с Cuda, прежде чем я начал.
  • Следовал процедуре здесь . Это намного понятнее, чем официальные документы.

  • На шаге 4) установка cuda 10.1 Я выполнил:

    sudo apt-get install cuda-10-1

    вместо:

    sudo apt-get install cuda

Это гарантирует, что cuda не будет автоматически обновляться до самой последней версии (10.2) на момент написания.

...