2016-08-19 9 views
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私はbuild TensorFlow from sourceにしようとしていて、GPUをサポートしています。ツールキットをインストールするにはrunfileを使用してドライバーをインストールします。追加ドライバーツールを使用しました。これは、UbuntuをCUDA documentationstop lightdmで指定されたテキストモードで起動することができなかったためで、start lightdmも動作しません。 sudoで):TensorFlowのCUDAドライバをインストールするには

Name com.ubuntu.Upstart does not exist 

これまでのところ、私はTensorFlowリポジトリからリリースを構築することができました。私は例を実行しようとしているときしかし、どのように-へ

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

に指定されているGPUは明らかに見つけることができません:私は上のクリーンのUbuntu 15.04インストールを使用してい

[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 

GTX950Mを搭載したAcer Notebook

ドライバを正しくインストールする方法を教えてもらえますか?

答えて

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deviceQuery(クーダインストールに付属)を実行できますか?あなたはlspci/lsmod/nvidia-smiに存在するnvidiaを見ることができますか?

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

あなたはnvidiaのモジュールをリロードし、エラー

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

関連メッセージ問題https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/601

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感謝を探して、私は最終的には、[グラフィックスドライバリポジトリ]を追加することによって、Ubuntuの16.04で実行されているそれを得たことができます(http://www.webupd8.org/2016/06/how-to-install-latest-nvidia-drivers-in.html)、追加のドライバを使って最新の安定バージョンをインストールする... – jns

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