Поддерживает ли предварительно встроенный caffe-cuda в Ubuntu 18.04.4 CUDA 10.2? - PullRequest
Новая
       28

Поддерживает ли предварительно встроенный caffe-cuda в Ubuntu 18.04.4 CUDA 10.2?

0 голосов
/ 20 февраля 2020

Я установил предварительно собранную версию caffe-cuda на свой ubuntu 18.04 с командой в терминале: 

sudo apt install caffe-cuda

Однако, когда я использую caffe в моей обучающей демонстрации, я в некоторой степени обнаруживаю, что эта программа не работает с моим графическим процессором, поскольку утилита графического процессора довольно низкая, но одно из ядер процессора достигает 100% полезности.

gpu

cpu

Как могу ли я убедиться, что программа действительно работает с GPU? Если это не так, то предустановленное кафе не поддерживает CUDA версии 10.2 на моем компьютере? Кстати, я пробовал работать как с cuDNN, так и без него, и нет никакой разницы.

Стоит ли попробовать более низкую версию CUDA или более низкую версию драйвера GPU? Или я должен исправить какую-то проблему в конфигурации моей среды?

Большое спасибо, если вы можете помочь!

Конфигурация моего компьютера:

  • GPU: Версия драйвера графического процессора NVIDIA Geforce GTX 860M
  • : 440,59 (устанавливается из ppa: graphics-drivers / ppa)
  • Версия CUDA: CUDA 10.2 (устанавливается из файла запуска, загруженного с сайта NVIDIA)

Конфигурация запуска / отладки моего проекта pycharm:

run_configuration_1

run_configuration_2

Содержимое моего файла .py: 

import caffe
solver = caffe.SGDSolver("/home/qmf/repos/demoCaffe/cnn_net/lenet/lenet_solver.prototxt")
solver.solve()

Содержимое файла lenet_solver.prototxt: 

net: "/home/qmf/repos/demoCaffe//cnn_net/lenet/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 100
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 1000
max_iter: 10000
snapshot: 100
snapshot_prefix: "/home/qmf/repos/demoCaffe/cnn_model/mnist/lenet/lenet"
solver_mode: GPU

(При запуске сценария py на терминале действительно печатается solver_mode: GPU)

Некоторые из Переменные среды перечислены ниже:

  • PATH:

/ usr / local / sbin: / usr / local / bin: / usr / sbin: / usr / bin: /sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin:/usr/local/cuda-10.2/bin

  • LD_LIBRARY_PATH:

/ USR / местные / CUDA-10,2 / цели / x86_6 4-linux / lib

  • PYTHONPATH:

/ usr / local / cuda-10.2 / lib64: / home / qmf / repos / demoCaffe: / home / qmf / Программное обеспечение / PyCharm-профессионально-2019.3.3 / PyCharm-2019.3.3 / плагины / питон / хелперы / pycharm_matplotlib_backend: /home/qmf/Software/pycharm-professional-2019.3.3/pycharm-2019.3.3/plugins/python/helpers / pycharm_display

Еще раз спасибо!

...