Не удалось идентифицировать NUMA узел платформы GPU

Question

Я пытаюсь запустить Tensorflow на моей машине, но я всегда застреваю с сообщением об ошибке «Не удалось идентифицировать узел NUMA».

Я использую среду Conda:

• tenorflow-gpu 1.12.0
• cudatoolkit 9.0
• cudnn 7.1.2
• nvidia-smi говорит: версия драйвера 418.43, версия CUDA 10.1

Вот код ошибки:

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.Session()
2019-04-04 09:56:59.851321: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2019-04-04 09:56:59.950066: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:950] could not open file to read NUMA node: /sys/bus/pci/devices/0000:01:00.0/numa_node
Your kernel may have been built without NUMA support.
2019-04-04 09:56:59.950762: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1432] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 750 Ti major: 5 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 1.0845
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.95GiB freeMemory: 1.84GiB
2019-04-04 09:56:59.950794: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1511] Adding visible gpu devices: 0
2019-04-04 09:59:45.338767: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-04-04 09:59:45.338799: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:988]      0 
2019-04-04 09:59:45.338810: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1001] 0:   N 
2019-04-04 09:59:45.339017: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1193] Could not identify NUMA node of platform GPU id 0, defaulting to 0.  Your kernel may not have been built with NUMA support.
terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'
  what():  std::bad_alloc

К сожалению, я понятия не имею, что делать с кодом ошибки.

Answer 1

Я мог бы исправить это с помощью новой среды conda:

conda create --name tf python=3
conda activate tf
conda install cudatoolkit=9.0 tensorflow-gpu=1.11.0

Таблица совместимых комбинаций CUDA / TF доступна здесь .В моем случае комбинация cudatoolkit = 9.0 и tennorflow-gpu = 1.12 необъяснимым образом привела к ошибке std :: bad_alloc.Тем не менее, cudatoolkit = 9.0 и tenorflow-gpu = 1.11.0 работает нормально.