TensorFlow 용 CUDA 드라이버를 설치하는 방법

나는 build TensorFlow from source을 시도하고 GPU를 지원하여 실행합니다. 툴킷을 설치하려면 runfile을 사용하여 추가 드라이버 도구를 사용했습니다. 우분투를 CUDA documentation 및 stop lightdm 및 start lightdm에 지정된대로 텍스트 모드로 부팅하지 않았으므로 나에게도 제공됩니다. sudo 포함) :TensorFlow 용 CUDA 드라이버를 설치하는 방법

Name com.ubuntu.Upstart does not exist

지금까지 TensorFlow 저장소에서 릴리스를 빌드 할 수있었습니다. 내가 예제를 실행하기 위해 노력하고있어 때 그러나 어떻게에

bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu

에 규정 된 GPU는 분명히 찾을 수 없습니다 : 나는에 깨끗한 우분투 15.04 설치를 사용하고

[email protected]:~/Documents/repos/tensoflow_fork$ bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcublas.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcufft.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcurand.so locally 
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:153] retrieving CUDA diagnostic information for host: jonas-Aspire-V5-591G 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:160] hostname: jonas-Aspire-V5-591G 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:185] libcuda reported version is: 352.63.0 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:356] driver version file contents: """NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 352.63 Sat Nov 7 21:25:42 PST 2015 GCC version: gcc version 
    4.9.2 (Ubuntu 4.9.2-10ubuntu13) """ 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:189] kernel reported version is: 352.63.0 
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:293] kernel version seems to match DSO: 352.63.0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:81] No GPU devices available on machine. 
F tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc:125] Check failed: ::tensorflow::Status::OK() == (session->Run({{"x", x}}, {"y:0", "y_normalized:0"}, {}, &outputs)) (OK vs. Invalid argument: Cannot assign a device to node 'y': Could not satisfy explicit device specification '/gpu:0' because no devices matching that specification are registered in this process; available devices: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 
    [[Node: y = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/gpu:0"](Const, x)]]) 
Aborted

GTX950M과 에이서 노트북.

아무도 드라이버를 올바르게 설치하는 방법을 알려 줄 수 있습니까?

출처

2016-08-19 jns

deviceQuery (쿠다 설치시 제공)을 실행할 수 있습니까? lspci/lsmod/nvidia-smi에 nvidia가 있습니까?

lsmod |grep nvidia 
dmesg | grep -i nvidia 
lspci | grep -i nvidia 
nvidia-smi

당신은 엔비디아 모듈을 다시로드하고 오류

modprobe -r nvidia 
dmesg | tail 
sudo dmesg | grep NVRM

관련 메시지 문제 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/601

출처

2016-08-19 05:01:12

감사를 찾아,하지만 난 마지막으로 [그래픽 드라이버 저장소]을 추가하여 우분투 16.04에서 실행을 가지고 있습니다 (http://www.webupd8.org/2016/06/how-to-install-latest-nvidia-drivers-in.html) 및 추가 드라이버를 통해 최신 안정 버전 설치 ... – jns

TensorFlow 용 CUDA 드라이버를 설치하는 방법

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