Score:0

Tensorflow ตรวจไม่พบ GPU - lambdalabs

ธง tr
JrV

ฉันพยายามทำให้ tensorflow GPU ทำงานในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง (venv):

ฉันใช้แลมบ์ดาแล็บ ระบบปฏิบัติการคือ Ubuntu 20.04.3 LTS

ฉันมีสคริปต์หลามดังต่อไปนี้: checkGPY.py:

นำเข้า tensorflow เป็น tf

ถ้า tf.test.gpu_device_name():
    พิมพ์ ('อุปกรณ์ GPU เริ่มต้น: {}'.format (tf.test.gpu_device_name ()))
อื่น:
    พิมพ์ ("โปรดติดตั้งเวอร์ชัน GPU ของ TF")

นอก venv ใช้งานได้ดี ฉันได้รับอุปกรณ์ GPU เริ่มต้น: /device:GPU:0 ถ้ารถไฟเครือข่ายประสาทขนาดเล็ก (NN) และ ดู nvidia-smi ฉันเห็นว่าหน่วยความจำ GPU เพิ่มขึ้นระหว่างการฝึก ดังนั้นทรัพยากร GPU จึงใช้สำหรับการฝึกอบรม NN

อย่างไรก็ตาม ถ้าฉันรันมันอยู่ใน venv (ฉันติดตั้ง tensorflow version: 2.6.0 ภายใน venv)

(venv) x@y $ หลาม checkGPU.py

ฉันได้รับ: โปรดติดตั้งเวอร์ชัน GPU ของ TF

ฉันได้รับสิ่งต่อไปนี้: ไม่สามารถโหลดไลบรารีไดนามิก 'libcudnn.so.8'; dlerror: libcudnn.so.8: ไม่สามารถเปิดไฟล์วัตถุที่ใช้ร่วมกัน: ไม่มีไฟล์หรือไดเร็กทอรีดังกล่าว

ดังนั้นฉันจึงเข้าใจว่าไลบรารีไดนามิก libcudnn.so.8 ไม่สามารถเข้าถึงได้จากภายใน venv

ฉันจะแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างไร

Score:0
ธง tr
JrV

เพื่อแก้ปัญหานี้ ฉันทำตามคำแนะนำที่เขียนไว้ Tensorflow ใน venv โดยใช้ lambdalabs

โพสต์คำตอบ

คนส่วนใหญ่ไม่เข้าใจว่าการถามคำถามมากมายจะปลดล็อกการเรียนรู้และปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาของ Alison แม้ว่าผู้คนจะจำได้อย่างแม่นยำว่ามีคำถามกี่ข้อที่ถูกถามในการสนทนา แต่พวกเขาไม่เข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างคำถามและความชอบ จากการศึกษาทั้ง 4 เรื่องที่ผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยตนเองหรืออ่านบันทึกการสนทนาของผู้อื่น ผู้คนมักไม่ตระหนักว่าการถามคำถามจะมีอิทธิพลหรือมีอิทธิพลต่อระดับมิตรภาพระหว่างผู้สนทนา