So installieren Sie den CUDA-Treiber für TensorFlow

Question

Ich versuche build TensorFlow from source und es mit GPU-Unterstützung ausführen. Um das Toolkit zu installieren, benutze ich die Runfile, um den Treiber zu installieren, habe ich das Zusätzliche Treiber-Tool verwendet, da ich Ubuntu nicht zum Booten in den Textmodus CUDA documentation und stop lightdm bekommen habe und start lightdm auch nicht funktioniert, es gibt mir (auch mit sudo):

Name com.ubuntu.Upstart does not exist 

Bis jetzt konnte ich ein Release vom TensorFlow-Repository erstellen. Aber wenn ich versuche, das Beispiel wie angegeben in den wie-zu

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

die GPU offenbar werden können, nicht laufen gefunden:

jonas@jonas-Aspire-V5-591G:~/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 

Ich bin mit einer sauberen Ubuntu 15.04 Installation auf einem Acer Notebook mit der GTX950M.

Kann mir jemand sagen, wie man den Treiber richtig installiert?

Answer 1

Können Sie deviceQuery ausführen (kommt mit Cuda-Installation)? Kannst du Nvidia in lspci/lsmod/nvidia-smi sehen?

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

können Sie nvidia Modul neu zu laden und suchen Sie nach Fehlermeldungen

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

Verwandte Ausgabe https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/601