我正在尝试构建一个用于 Azure 中模型训练的虚拟机。我发现这个 Data Science Virtual Machine for Linux (Ubuntu)
VM 似乎是合适的候选者。
不幸的是,当我启动虚拟机并安装 caffe
先决条件时,我无法运行测试。我在 make runtest
上收到以下错误(make all
和 make test
已完成,没有错误):
NVIDIA: no NVIDIA devices found
Cuda number of devices: 0
Setting to use device 0
Current device id: 0
Current device name:
Note: Randomizing tests' orders with a seed of 97204 .
[==========] Running 2041 tests from 267 test cases.
[----------] Global test environment set-up.
[----------] 11 tests from AdaDeltaSolverTest/3, where TypeParam = caffe::GPUDevice<double>
[ RUN ] AdaDeltaSolverTest/3.TestAdaDeltaLeastSquaresUpdateWithHalfMomentum
NVIDIA: no NVIDIA devices found
E0715 02:24:32.097311 59355 common.cpp:114] Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available.
NVIDIA: no NVIDIA devices found
E0715 02:24:32.103780 59355 common.cpp:121] Cannot create Curand generator. Curand won't be available.
F0715 02:24:32.103914 59355 test_gradient_based_solver.cpp:80] Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7f77a463f5cd google::LogMessage::Fail()
@ 0x7f77a4641433 google::LogMessage::SendToLog()
@ 0x7f77a463f15b google::LogMessage::Flush()
@ 0x7f77a4641e1e google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0x7115e3 caffe::GradientBasedSolverTest<>::TestLeastSquaresUpdate()
@ 0x7122af caffe::AdaDeltaSolverTest_TestAdaDeltaLeastSquaresUpdateWithHalfMomentum_Test<>::TestBody()
@ 0x8e6023 testing::internal::HandleExceptionsInMethodIfSupported<>()
@ 0x8df63a testing::Test::Run()
@ 0x8df788 testing::TestInfo::Run()
@ 0x8df865 testing::TestCase::Run()
@ 0x8e0b3f testing::internal::UnitTestImpl::RunAllTests()
@ 0x8e0e63 testing::UnitTest::Run()
@ 0x466ecd main
@ 0x7f77a111c830 __libc_start_main
@ 0x46e589 _start
@ (nil) (unknown)
Makefile:532: recipe for target 'runtest' failed
make: *** [runtest] Aborted (core dumped)
是否可以使用 caffe
在 Azure 中启动适合 GPU 的机器学习虚拟机?
有关虚拟机的所有详细信息 here
最佳答案
适用于 Ubuntu 的数据科学虚拟机 (DSVM) 已在/opt/caffe 中安装了 Caffe。要在 GPU 上使用它,请通过选择 NC 大小之一来创建具有 K80 GPU 的 VM。 (请务必选择 HDD 作为存储类型,否则 NC 大小将不会出现。)然后 Caffe 即可开箱即用。
另请注意,PyCaffe 可用。在终端:
source activate root
然后 python 将提供 PyCaffe。
关于machine-learning - 由 caffe 驱动且支持 GPU 的 Microsoft Azure VM,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45113888/