Caffe2未检测到图形处理器

Question

我想使用支持图形处理器的caffe2。我在conda环境下成功安装了caffe2 (Ubuntu16.04，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"检查它，结果显示“成功”)

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

我已经有了cuda，cuDNN，nccl，我不明白为什么caffe2没有检测到可用的GPU..

Answer 1

我猜你会实现Detectron (否则现在没人想用这个愚蠢的Caffe2了)

我很确定这是由于CUDA版本和CuDNN不匹配造成的。我被这个问题困扰了一段时间(你不知道哪个版本适合Caffe2)，最后，我几乎同时得到了两个解决方案。他们两个都为我工作。

首先，只需将Nvidia驱动程序更新为最新版本的即可。我的版本更新到了410.78，你可以通过在系统设置->软件和更新->其他驱动程序中选择特定的驱动程序来简单地更新驱动程序。

别忘了重启你的电脑。

然后，有两种方法来实现它。

1. 使用Docker构建环境。

它既简单又快速。您只需安装Docker (以及用于GPU的nvidia-docker )，并通过以下命令使用这个预先实现的环境：

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。

这对我很有效！

感谢大家的努力，请看这里的整个介绍：

Build a Detectron environment with Docker

如果你在安装Docker时有什么问题(特别是nvidia-docker)，你可以跳到下一个。

1. 使用Detectron2

最新的Detectron是最近出版的(实际上是三天前！)。我们现在可以在Pytorch支持的版本上工作了。

下面是Detectron2：

Detectron2 link

只需转到最新的一个，你甚至可以在谷歌Colab中分发所有内容，这要容易得多。