Игнорирование видимого устройства GPU с вычислительной возможностью 3.0. Минимальная требуемая способность Cuda составляет 3,5

Question

Игнорирование видимого устройства GPU с вычислительной возможностью 3.0. Минимальная требуемая способность Cuda составляет 3,5

2

Я запускаю Tensorflow 1.5.0 на контейнере докера, потому что мне нужно использовать версию, которая не использует байт-коды AVX, потому что аппаратное обеспечение, на котором я работаю, слишком велико, чтобы поддерживать его.

У меня наконец-то был импортирован файл tensorflow-gpu (после понижения изображения докеров до tf 1.5.0), но теперь, когда я запускаю любой код для обнаружения GPU, он говорит, что графического процессора там нет.

Я посмотрел журнал докеров, и Юпитер выплевывает это сообщение

Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GTX 760, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0) with Cuda compute capability 3.0. The minimum required Cuda capability is 3.5.

На веб-сайте tensorflow говорится, что графические процессоры с вычислительной способностью 3.0 поддерживаются, так почему он говорит, что ему нужна вычислительная способность 3.5?

Есть ли способ получить изображение докеров для tenorflow и jupyter, которое использует tf 1.5.0, но поддерживает графические процессоры с вычислительной способностью?

Taako 22 июнь 2018, в 23:25

Источник

Теги:

python

tensorflow

docker

3 ответа

0

Я потратил целый день, пытаясь собрать эту вещь из исходного кода, и то, что у меня сработало, наконец-то, довольно удивительно: предварительно собранное колесо для TF 1.5.0 больше не жалуется на это, в то время как предварительно созданное колесо для TF 1.14.0 делает это Пожаловаться. Кажется, вы использовали одну и ту же версию, так что она довольно интересная, но я подумала, что поделюсь, поэтому, если кто-то с этим борется, кажется, что есть легкий выход.

Configs:

Visual Studio версия: 2017
Cuda Compute Capabilitz: 3,0
GPU: два Geforce GPU 755M
ОС: Windows 10
Python: 3.6.8
Cuda Toolkit: 9,0
CuDNN: 7.0 (необходима самая ранняя версия, но она все равно будет жаловаться)

boomkin 11 июль 2019, в 09:07

0

Tensorflow 1.5 docs говорят, что

В вашей системе должно быть установлено следующее оборудование NVIDIA:

GPU с CUDA Compute Capability 3.5 и выше. См. Документацию NVIDIA для списка поддерживаемых графических карт.

Другие версии Tensorflow поддерживают графические процессоры с вычислительной мощностью 3.0, включая как старые версии, так и более поздние версии, но не Tensorflow 1.5. Обновите свое оборудование или выберите другую версию Tensorflow.

user2357112 22 июнь 2018, в 19:28

0

В текущих документах по тензорному потоку написано 3.0. Означает ли это, что для более новых версий он поддерживает меньшие вычислительные возможности?
Taako 22 июнь 2018, в 21:36
0

@Taako: Очевидно, именно Tensorflow 1.5 требует вычислительных возможностей 3.5.
user2357112 22 июнь 2018, в 21:37

Ещё вопросы

В текущих документах по тензорному потоку написано 3.0. Означает ли это, что для более новых версий он поддерживает меньшие вычислительные возможности?
@Taako: Очевидно, именно Tensorflow 1.5 требует вычислительных возможностей 3.5.

Matias Valdenegro · Accepted Answer · 2018-06-22T19-10-00.000Z

Вам нужно построить TensorFlow из исходного кода, типичные колеса, которые вы устанавливаете с помощью pip, были построены с требованием использования Compute Capability 3.5, но TensorFlow действительно поддерживает Compute Capability 3.0:

https://www.tensorflow.org/install/install_sources

GPU с CUDA Compute Capability 3.0 и выше. См. Документацию NVIDIA для списка поддерживаемых графических карт.

Вы можете создать последнюю версию TF, так как это также автоматически определит возможности вашего процессора и не должно использовать AVX.

Текущий Tensorflow поддерживает вычислительные возможности 3.0. Tensorflow 1.5 не поддерживает вычислительные возможности 3.0.