警告（theano.sandbox.cuda）：安装了CUDA，但设备gpu不可用（错误：cuda不可用）

在Ubuntu MATE 16.04中我试图运行使用GPU的深度学习python示例：警告（theano.sandbox.cuda）：安装了CUDA，但设备gpu不可用（错误：cuda不可用）

我并运行该示例代码，

THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check1.py

，但它似乎是使用的CPU，而不是GPU。这里是终端输出的最后一部分：

WARNING (theano.sandbox.cuda): CUDA is installed, but device gpu0 is not available (error: cuda unavailable) 
... 
Used the cpu

我试图运行此代码太：

THEANO_FLAGS=device=cuda0 python check1.py

但输出是：

ERROR (theano.sandbox.gpuarray): pygpu was configured but could not be imported 
Traceback (most recent call last): 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/sandbox/gpuarray/__init__.py", line 20, in <module> 
    import pygpu 
ImportError: No module named pygpu 
... 
used cpu

我从易于安装CUDA工具包。这里有（希望）有用的数据：

python --version 
Python 2.7.12 

g++ -v 
gcc version 5.4.0 

nvcc --version 
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17 

lspci 
NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 750 Ti] (rev a2) 

nvidia-smi 

+------------------------------------------------------+      
| NVIDIA-SMI 361.42  Driver Version: 361.42   |      
|-------------------------------+----------------------+----------------------+ 
| GPU Name  Persistence-M| Bus-Id  Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | 
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|   Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | 
|===============================+======================+======================| 
| 0 GeForce GTX 750 Ti Off | 0000:01:00.0  On |     N/A | 
| 29% 35C P8  1W/38W | 100MiB/2044MiB |  0%  Default | 
+-------------------------------+----------------------+----------------------+ 

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| 0  2861 G /usr/lib/xorg/Xorg        90MiB | 
+-----------------------------------------------------------------------------+

来源

2016-08-17 valerio_sperati

最后我解决了！这篇文章 Ubuntu 16.04, Theano and Cuda

建议增加标志

nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES

到命令行，因此命令行变成了：

THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=gpu,nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES python check1.py

这似乎修复bug使用的glibc 2.23

fix for glibc 2.23

现在程序正确地使用GPU，这是正确的输出：

THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=gpu,nvcc.flags=-D_FORCE_INLINES python check1.py 
Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti (CNMeM is disabled, cuDNN not available) 
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>), HostFromGpu(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)] 
Looping 1000 times took 0.317012 seconds 
Result is [ 1.23178029 1.61879349 1.52278066 ..., 2.20771813 2.29967761 
    1.62323296] 
Used the gpu

注意，尝试这种解决方案之前，我删除了NVIDIA-CUDA，工具包和来自Nvidia网站安装CUDA，下列的108218部分：

CUDA with Ubuntu 16.04

这是我做了什么：

1）我下载CUDA从这里 CUDA 7.5 download 选择LINUX，x86_64的，Ubuntu的15.04，DEB当地

2）我安装的deb文件

dpkg -i cuda_repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

3）然后运行

apt-get update

这给了一些错误！我固定它覆盖在文件发布\ VAR \ CUDA-回购7.5本地与下面几行：

Origin: NVIDIA 
Label: NVIDIA CUDA 
Architecture: repogenstagetemp 
MD5Sum: 
51483bc34577facd49f0fbc8c396aea0   75379 Packages 
4ef963dfa4276be01db8e7bf7d8a4f12   21448 Packages.gz 
SHA256: 
532b1bb3b392b9083de4445dab2639b36865d7df1f610aeef8961a3c6f304d8a   75379 Packages 
2e48cc13b6cc5856c9c6f628c6fe8088ef62ed664e9e0046fc72819269f7432c   21448 Packages.gz

（抱歉，我不记得在那里我读到这个解决方案）。

4）我成功地运行

apt-get-update 
apt-get install cuda

5）一切都在被insatlled \ USR \本地\ CUDA的7.5

6）我评论在文件中的第n行115的\ usr \本地\ CUDA -7.5 \包括\主机的config.h

#if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9) 

//#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported! 

#endif /* __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9) */

这似乎防止CUDA使用GCC 5.4 所有这些操作之后，我更新了.theanorc文件，加入CUDA根

[cuda] 
root = /usr/local/cuda-7.5

这是所有:)

PS：我不知道这是否会与NVIDIA，CUDA，工具包，甚至工作！

来源

2016-08-18 11:34:02

在我的系统中，只需重新启动系统即可解决此问题。也许你可以试试看。

来源

2017-03-30 07:27:02

我固定这个问题，通过将CUDA路径的〜/ .bashrc，如以下，

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

来源

2018-01-05 00:58:37

警告（theano.sandbox.cuda）：安装了CUDA，但设备gpu不可用（错误：cuda不可用）

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