Probleme mit Theano-Installation mit CUDA bei Verwendung von Nicht-Root-Benutzer

Question

Ich habe die Anweisungen zur Installation von Theano ein GPUArray von der Quelle (Git-Versionen), in den Systemordnern (nicht als Benutzer). Die GPUArray-Tests laufen gut ohne Fehler.

Das Problem ist Theano funktioniert nur mit GPU, wenn ich als root laufen. Ausführen des example to test gpu:

(python35) rll@ip-30-92:~$ THEANO_FLAGS=device=cuda python temp.py 
ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled 
Traceback (most recent call last): 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 179, in <module> 
    use(config.device) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 166, in use 
    init_dev(device, preallocate=preallocate) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 73, in init_dev 
    context.cudnn_handle = dnn._make_handle(context) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/gpuarray/dnn.py", line 83, in _make_handle 
    cudnn = _dnn_lib() 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/theano/gpuarray/dnn.py", line 70, in _dnn_lib 
    raise RuntimeError('Could not find cudnn library (looked for v5* or v6*)') 
RuntimeError: Could not find cudnn library (looked for v5* or v6*) 
[Elemwise{exp,no_inplace}(<TensorType(float64, vector)>)] 
Looping 1000 times took 3.201078 seconds 
Result is [ 1.23178032 1.61879341 1.52278065 ..., 2.20771815 2.29967753 
    1.62323285] 
Used the cpu 

Wenn als root ausführen es funktioniert, obwohl es immer noch ein Fehler in der Lage, im Zusammenhang ist zu cuDNN nicht vielleicht um die Geräte zu identifizieren:

(python35) rll@ip-30-92:~$ sudo THEANO_FLAGS=device=cuda python3 temp.py 
Can not use cuDNN on context None: cannot compile with cuDNN. We got this error: 
b'/tmp/try_flags_bg7m03hd.c:4:19: fatal error: cudnn.h: No such file or directory\ncompilation terminated.\n' 
Mapped name None to device cuda: TITAN X (Pascal) (0000:01:00.0) 
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<GpuArrayType<None>(float64, vector)>), HostFromGpu(gpuarray)(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)] 
Looping 1000 times took 0.390976 seconds 
Result is [ 1.23178032 1.61879341 1.52278065 ..., 2.20771815 2.29967753 
    1.62323285] 
Used the gpu 

Es gibt 2 Titan X auf diese Maschine. Funktioniert gut mit Tensorflow. Ich verwende nicht .theanorc Datei, aber ich habe beide gesetzt:

(python35) rll@ip-30-92:~$ echo $LD_LIBRARY_PATH 
/usr/local/cuda-8.0/lib64 
(python35) rll@ip-30-92:~$ echo $CUDA_ROOT 
/usr/local/cuda-8.0/ 

Ich habe alles gemäß den Anweisungen, und trotz einiger Warnungen keine Fehler aufgetreten sind.

Ich glaube nicht, es ist eine Erlaubnis Fehler auf der Kompilierung dir .theano, denn wenn ich die .theano Dir das Verhalten ist das gleiche.

Wie kann ich das beheben?

Answer 1

Ich habe endlich das Problem gefunden. Es gibt einen Aspekt, der in den Anweisungen fehlt, um Theano zu installieren, was bedeutet, dass Sie überprüfen müssen, ob LIBRARY_PATH gesetzt ist, und fügen Sie die cuda-Bibliotheken hinzu (beachten Sie, dass es nicht die LD_LIBRARY_PATH ist).

Wenn es nicht festgelegt ist, exportieren Sie es einfach und Sie werden gut gehen. Also für temporäre Lösung:

export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 

bestehen bleiben sie auf dem System abhängen, aber im Allgemeinen können Sie auf der /etc/environment hinzufügen, Hinzufügen einer Zeile:

LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 

Diese die Nachricht festgelegt, wenn Wurzel und fixed cuda für den normalen Benutzer.