Caffe2无法检测到GPU

Question

我想将caffe2与GPU支持一起使用。我成功在conda环境中安装了caffe2（Ubuntu 16.04，python2.7）（命令：conda install pytorch-nightly -c pytorch）

它已成功安装（我使用命令python2 -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"对其进行了检查，并显示“成功”）

但是，当我检查caffe2 GPU构建（命令：python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())）时，它返回0。

我已经拥有cuda，cuDNN，nccl，并且我不明白为什么caffe2无法检测到可用的GPU。

Answer 1

我猜您将要实现Detectron（否则，现在没有人愿意使用这个笨拙的Caffe2）

我很确定这是由CUDA版本和CuDNN的不匹配引起的。我被这个问题困扰了一段时间（您不知道哪个版本适用于Caffe2），最后，我几乎同时获得了两个解决方案。他们俩都为我工作。

首先，只需将Nvidia驱动程序更新为最新版本。我的版本更新为410.78，您只需在系统设置->软件和更新->其他驱动程序中选择特定的驱动程序即可更新驱动程序。

别忘了重启电脑。

然后，有两种方法可以实现它。

1. 使用Docker构建环境。

简单，快速。您只需安装Docker（以及用于GPU的nvidia-docker）并通过以下命令使用此预先实现的环境：

  

sudo docker pull ylashin / detectron

     

sudo nvidia-docker run --rm -it ylashin / detectron

然后，您可以使用该NumCudaDeivce命令测试Caffe2。

对我有用！

在此感谢您的努力：

Build a Detectron environment with Docker

如果您对Docker安装有问题（特别是对于nvidia-docker），则可以将其跳过到下一个。

1. 使用Detectron2

最新的Detectron是最近发布的（实际上是三天前！）。现在，我们可以处理Pytorch支持的那个了。

这是Detectron2：

Detectron2 link

只需跳转到最后一个，您甚至可以在Google Colab中分发所有内容，这要容易得多。