PaddlePaddle踩坑指北系列——Linux安装(一)

原创
2018/12/11 19:27
阅读数 328

本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题,希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。

问题1:cuda9.0需要安装哪一个版本的paddle,安装包在哪?

关键字:cuda 9.0

问题描述:cuda9.0需要安装哪一个版本的paddle,安装包在哪,希望安装Fluid版本的Paddle,而不是旧版的Paddle

问题解答: 

paddlepaddle-gpu使用CUDA 9.0和cuDNN 7编译的0.14.0版本,因此,pip install paddlepaddle-gpu即可。

可以参考安装说明文档: 

http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/0.14.0/new_docs/beginners_guide/install/install_doc.html#linuxpaddlepaddle



问题2:pip install paddlepaddle-gpu 安装 fluid 版本报错

关键字:GPU

问题描述: 使用 pip install paddlepaddle-gpu命令在公司内部开发GPU机器上安装PaddlePaddle,安装信息如下:

640?wx_fmt=png

机器的CUDA信息如下: 

640?wx_fmt=png

按照官网安装:pip install paddlepaddle-gpu 执行 import paddle.fluid as fluid 失败 

640?wx_fmt=png

奇怪的是,同样的环境下,上周运行成功,这周确运行失败,求解答

解决方法: 这通常是GPU显存不足导致的,请检查一下机器的显存,确保显存足够后再尝试import paddle.fluid



问题3:CUDA driver version is insufficient

关键字:CUDA insufficient

问题描述:在使用PaddlePaddle GPUDocker镜像的时候,出现 Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

问题解答: 

通常出现 Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version, 原因在于没有把机器上CUDA相关的驱动和库映射到容器内部。

解决方法: 

使用nvidia-docker, 命令只需要将docker换为nvidia-docker即可。 更多请参考:https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker



问题4:安装CPU版本后训练主动abort,gdb显示Illegal instruction

关键字:CPU版本 Illegal instruction

问题描述:成功安装了PaddlePaddle CPU版本后,使用Paddle训练模型,训练过程中,Paddle会自动退出,gdb显示Illegal instruction

报错输出:

Aborted at 1539697466 (unix time) try "date -d @1539697466" if you are using GNU date

PC: @ 0x0 (unknown)

SIGILL (@0x7fe3a27b7912) received by PID 13005 (TID 0x7fe4059d8700) from PID 18446744072140585234; stack trace:

@     0x318b20f500 (unknown)

@     0x7fe3a27b7912 paddle::framework::VisitDataType<>()

@     0x7fe3a279f84f paddle::operators::math::set_constant_with_place<>()

@     0x7fe3a1e50c21 paddle::operators::FillConstantOp::RunImpl()

@     0x7fe3a27526bf paddle::framework::OperatorBase::Run()

@     0x7fe3a1ca31ea paddle::framework::Executor::RunPreparedContext()

@     0x7fe3a1ca3be0 paddle::framework::Executor::Run()

@     0x7fe3a1bc9e7d _ZZN8pybind1112cpp_function10initializeIZN6paddle6pybindL13pybind11_initEvEUlRNS2_9framework8ExecutorERKNS4_11ProgramDescEPNS4_5ScopeEibbE63_vIS6_S9_SB_ibbEINS_4nameENS_9is_methodENS_7siblingEEEEvOT_PFT0_DpT1_EDpRKT2_ENUlRNS_6detail13function_callEE1_4_FUNEST_

@     0x7fe3a1c14c24 pybind11::cpp_function::dispatcher()

@     0x7fe405acf3e4 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

@     0x7fe405ace4a1 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

@     0x7fe405ace4a1 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

@     0x7fe405a5c181 function_call

@     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

@     0x7fe405accde7 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405acec56 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

@     0x7fe405a5c27d function_call

@     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

@     0x7fe405accde7 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405ad0130 PyEval_EvalCodeEx

@     0x7fe405a5c181 function_call

@     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

@     0x7fe405a46f7f instancemethod_call

@     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

@     0x7fe405a8abd4 slot_tp_call

@     0x7fe405a340f3 PyObject_Call

@     0x7fe405acd887 PyEval_EvalFrameEx

@     0x7fe405acec56 PyEval_EvalFrameEx

问题解答

CPU版本PaddlePaddle自动退出的原因通常是因为所在机器不支持AVX2指令集而主动abort。简单的判断方法: 用gdb-7.9以上版本(因编译C++文件用的工具集是gcc-4.8.2,目前只知道gdb-7.9这个版本可以debug gcc4编译出来的目标文件):

$ /path/to/gdb -iex "set auto-load safe-path /" -iex "set solib-search-path /path/to/gcc-4/lib" /path/to/python -c core.xxx

在gdb界面:

(gdb) disas

找到箭头所指的指令,例如:

0x00007f381ae4b90d <+3101>: test %r8,%r8

=> 0x00007f381ae4b912 <+3106>: vbroadcastss %xmm0,%ymm1

0x00007f381ae4b917 <+3111>: lea (%r12,%rdx,4),%rdi

然后google一下这个指令需要的指令集。上面例子中的带xmm和ymm操作数的vbroadcastss指令只在AVX2中支持

然后看下自己的CPU是否支持该指令集

cat /proc/cpuinfo | grep flags | uniq | grep avx --color

如果没有AVX2,就表示确实是指令集不支持引起的主动abort

解决方法

如果没有AVX2指令集,就需要要安装不支持AVX2指令集版本的PaddlePaddle,默认安装的PaddlePaddle是支持AVX2指令集的,因为AVX2可以加速模型训练的过程,更多细节可以参考安装文档

http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.0/beginners_guide/install/Start.html#paddlepaddle



问题5:nvidia-docker运行镜像latest-gpu-cuda8.0-cudnn7: SIGILL


关键字:nvidia-docker cuda8.0 cudnn7

问题描述:

使用sudo nvidia-docker run --name Paddle -it -v $PWD:/work hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda8.0-cudnn7 /bin/bash,安装成功后,出现如下问题

import paddle.fluid

Aborted at 1539682149 (unix time) try "date -d @1539682149" if you are using GNU date

PC: @ 0x0 (unknown)

SIGILL (@0x7f6ac6ea9436) received by PID 16 (TID 0x7f6b07bc7700) from PID 18446744072751846454; stack trace:

解决方法:

请先确定一下机器是否支持AVX2指令集,如果不支持,请按照相应的不支持AVX2指令集的PaddlePaddle,可以解决该问题。


如果在这篇文章中没有得到您所遇到问题的解答时,请不要着急。我们将陆续推出问题答疑的内容~敬请期待~



640?wx_fmt=png

本文分享 CSDN - 飞桨PaddlePaddle。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

展开阅读全文
打赏
0
0 收藏
分享
加载中
更多评论
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部