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我有一个 PyTorch 模型的 docker 图像,当在 debian/Tesla P4 GPU/google 深度学习图像上运行的 google 计算引擎 VM 中运行时,该模型返回此错误:
CUDA kernel failed : no kernel image is available for execution on the device
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 435.21 Driver Version: 435.21 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 960M Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 36C P8 N/A / N/A | 361MiB / 2004MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.87.01 Driver Version: 418.87.01 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla P4 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 42C P0 23W / 75W | 0MiB / 7611MiB | 3% Default |
torch.cuda.is_available()
返回
true
ENV CUDA_HOME "/usr/local/cuda-10.1"
ENV PATH /usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda-10.1/bin:${PATH}
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=10.1 brand=tesla,driver>=384,driver<385 brand=tesla,driver>=396,driver<397 brand=tesla,driver>=410,driver<411 brand=tesla,driver>=418,driver<419"
ENV FORCE_CUDA=1
# CUDA 10.1-specific steps
RUN conda install -c open3d-admin open3d
RUN conda install -y -c pytorch \
cudatoolkit=10.1 \
"pytorch=1.4.0=py3.6_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0" \
"torchvision=0.5.0=py36_cu101" \
&& conda clean -ya
RUN pip install -r requirements.txt
RUN pip install flask
RUN pip install plyfile
RUN pip install scipy
# Install OpenCV3 Python bindings
RUN sudo apt-get update && sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
libgtk2.0-0 \
libcanberra-gtk-module \
libgl1-mesa-glx \
&& sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN dir
RUN cd pointnet2 && python setup.py install
RUN cd ..
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0" python setup.py install
最佳答案
我最终通过手动删除包含 setup.py 的文件夹中除“src”之外的所有文件夹解决了这个问题
然后重建docker镜像
然后在构建图像时我运行 TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1" python setup.py install
, 在 VM 上安装针对 GPU 正确计算能力的 cuda 扩展
它奏效了!
我想只运行 setup.py 而不删除以前安装的文件夹并不能完全覆盖扩展
关于CUDA 内核失败 : no kernel image is available for execution on the device, 在 Google Compute VM 中运行 PyTorch 模型时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60829433/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!