Q&A
状況
下記URLの「Windowsでのインストール」以降を参考にしました。
https://www.sejuku.net/blog/42488
CPUでの動作は確認できましたが、GPUでは動作しません。
解決方法をご存知であればご教示願います。
エラー内容
C:\Users\Administor>python C:\Users\Administor\Documents\Chainer\trainer.py
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Administor\Documents\Chainer\trainer.py", line 130, in <module>
cuda.get_device(gpu_device).use()
File "C:\Users\Administor\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py", line 223, in get_device
return _get_device(*args)
File "C:\Users\Administor\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py", line 229, in _get_device
check_cuda_available()
File "C:\Users\Administor\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\chainer\backends\cuda.py", line 90, in check_cuda_available
raise RuntimeError(msg)
RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up
(see https://github.com/chainer/chainer#installation).CuPy is not correctly installed.
If you are using wheel distribution (cupy-cudaXX), make sure that the version of CuPy you installed matches with the version of CUDA on your host.
Also, confirm that only one CuPy package is installed:
$ pip freeze
If you are building CuPy from source, please check your environment, uninstall CuPy and reinstall it with:
$ pip install cupy --no-cache-dir -vvvv
Check the Installation Guide for details:
https://docs-cupy.chainer.org/en/latest/install.html
original error: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。
python
1gpu_device = 0 2cuda.get_device(gpu_device).use() # エラーの行(line:130) 3model.to_gpu(gpu_device) 4xp = cuda.cupy 5 6optimizer = optimizers.Adam() 7optimizer.setup(model)
環境
OS：Windows Server 2016 Essencial
GPU：NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
| インストールしたもの | バージョン |
|---|---|
| Python | 3.6.5 |
| ANACANDA | 5.2 |
| CUDA | 9.2 |
| パッケージ | バージョン |
|---|---|
| alabaster | 0.7.10 |
| anaconda-client | 1.6.14 |
| anaconda-navigator | 1.8.7 |
| anaconda-project | 0.8.2 |
| asn1crypto | 0.24.0 |
| astroid | 1.6.3 |
| astropy | 3.0.2 |
| attrs | 18.1.0 |
| Babel | 2.5.3 |
| backcall | 0.1.0 |
| backports.shutil-get-terminal-size | 1.0.0 |
| beautifulsoup4 | 4.6.0 |
| bitarray | 0.8.1 |
| bkcharts | 0.2 |
| blaze | 0.11.3 |
| bleach | 2.1.3 |
| bokeh | 0.12.16 |
| boto | 2.48.0 |
| Bottleneck | 1.2.1 |
| certifi | 2018.4.16 |
| cffi | 1.11.5 |
| chainer | 4.1.0 |
| chardet | 3.0.4 |
| click | 6.7 |
| cloudpickle | 0.5.3 |
| clyent | 1.2.2 |
| colorama | 0.3.9 |
| comtypes | 1.1.4 |
| conda | 4.5.4 |
| conda-build | 3.10.5 |
| conda-verify | 2.0.0 |
| contextlib2 | 0.5.5 |
| cryptography | 2.2.2 |
| cupy-cuda92 | 5.0.0b2 |
| cycler | 0.10.0 |
| Cython | 0.28.2 |
| cytoolz | 0.9.0.1 |
| dask | 0.17.5 |
| datashape | 0.5.4 |
| decorator | 4.3.0 |
| distributed | 1.21.8 |
| docutils | 0.14 |
| entrypoints | 0.2.3 |
| et-xmlfile | 1.0.1 |
| fastcache | 1.0.2 |
| fastrlock | 0.3 |
| filelock | 3.0.4 |
| Flask | 1.0.2 |
| Flask-Cors | 3.0.4 |
| gevent | 1.3.0 |
| glob2 | 0.6 |
| greenlet | 0.4.13 |
| h5py | 2.8.0 |
| heapdict | 1.0.0 |
| html5lib | 1.0.1 |
| idna | 2.6 |
| imageio | 2.3.0 |
| imagesize | 1.0.0 |
| ipykernel | 4.8.2 |
| ipython | 6.4.0 |
| ipython-genutils | 0.2.0 |
| ipywidgets | 7.2.1 |
| isort | 4.3.4 |
| itsdangerous | 0.24 |
| jdcal | 1.4 |
| jedi | 0.12.0 |
| Jinja2 | 2.10 |
| jsonschema | 2.6.0 |
| jupyter | 1.0.0 |
| jupyter-client | 5.2.3 |
| jupyter-console | 5.2.0 |
| jupyter-core | 4.4.0 |
| jupyterlab | 0.32.1 |
| jupyterlab-launcher | 0.10.5 |
| kiwisolver | 1.0.1 |
| lazy-object-proxy | 1.3.1 |
| llvmlite | 0.23.1 |
| locket | 0.2.0 |
| lxml | 4.2.1 |
| MarkupSafe | 1.0 |
| matplotlib | 2.2.2 |
| mccabe | 0.6.1 |
| menuinst | 1.4.14 |
| mistune | 0.8.3 |
| mkl-fft | 1.0.0 |
| mkl-random | 1.0.1 |
| more-itertools | 4.1.0 |
| mpmath | 1.0.0 |
| msgpack | 0.5.6 |
| msgpack-python | 0.5.6 |
| multipledispatch | 0.5.0 |
| navigator-updater | 0.2.1 |
| nbconvert | 5.3.1 |
| nbformat | 4.4.0 |
| networkx | 2.1 |
| nltk | 3.3 |
| nose | 1.3.7 |
| notebook | 5.5.0 |
| numba | 0.38.0 |
| numexpr | 2.6.5 |
| numpy | 1.14.5 |
| numpydoc | 0.8.0 |
| odo | 0.5.1 |
| olefile | 0.45.1 |
| openpyxl | 2.5.3 |
| packaging | 17.1 |
| pandas | 0.23.1 |
| pandocfilters | 1.4.2 |
| parso | 0.2.0 |
| partd | 0.3.8 |
| path.py | 11.0.1 |
| pathlib2 | 2.3.2 |
| patsy | 0.5.0 |
| pep8 | 1.7.1 |
| pickleshare | 0.7.4 |
| Pillow | 5.1.0 |
| pip | 10.0.1 |
| pkginfo | 1.4.2 |
| pluggy | 0.6.0 |
| ply | 3.11 |
| prompt-toolkit | 1.0.15 |
| protobuf | 3.6.0 |
| psutil | 5.4.5 |
| py | 1.5.3 |
| pycodestyle | 2.4.0 |
| pycosat | 0.6.3 |
| pycparser | 2.18 |
| pycrypto | 2.6.1 |
| pycurl | 7.43.0.1 |
| pyflakes | 1.6.0 |
| Pygments | 2.2.0 |
| pylint | 1.8.4 |
| pyodbc | 4.0.23 |
| pyOpenSSL | 18.0.0 |
| pyparsing | 2.2.0 |
| PySocks | 1.6.8 |
| pytest | 3.5.1 |
| pytest-arraydiff | 0.2 |
| pytest-astropy | 0.3.0 |
| pytest-doctestplus | 0.1.3 |
| pytest-openfiles | 0.3.0 |
| pytest-remotedata | 0.2.1 |
| python-dateutil | 2.7.3 |
| pytz | 2018.4 |
| PyWavelets | 0.5.2 |
| pywin32 | 223 |
| pywinpty | 0.5.1 |
| PyYAML | 3.12 |
| pyzmq | 17.0.0 |
| QtAwesome | 0.4.4 |
| qtconsole | 4.3.1 |
| QtPy | 1.4.1 |
| requests | 2.18.4 |
| rope | 0.10.7 |
| ruamel-yaml | 0.15.35 |
| scikit-image | 0.13.1 |
| scikit-learn | 0.19.1 |
| scipy | 1.1.0 |
| seaborn | 0.8.1 |
| Send2Trash | 1.5.0 |
| setuptools | 39.2.0 |
| simplegeneric | 0.8.1 |
| singledispatch | 3.4.0.3 |
| six | 1.11.0 |
| snowballstemmer | 1.2.1 |
| sortedcollections | 0.6.1 |
| sortedcontainers | 1.5.10 |
| Sphinx | 1.7.4 |
| sphinxcontrib-websupport | 1.0.1 |
| spyder | 3.2.8 |
| SQLAlchemy | 1.2.7 |
| statsmodels | 0.9.0 |
| sympy | 1.1.1 |
| tables | 3.4.3 |
| tblib | 1.3.2 |
| terminado | 0.8.1 |
| testpath | 0.3.1 |
| toolz | 0.9.0 |
| tornado | 5.0.2 |
| traitlets | 4.3.2 |
| typing | 3.6.4 |
| unicodecsv | 0.14.1 |
| urllib3 | 1.22 |
| wcwidth | 0.1.7 |
| webencodings | 0.5.1 |
| Werkzeug | 0.14.1 |
| wheel | 0.31.1 |
| widgetsnbextension | 3.2.1 |
| win-inet-pton | 1.0.1 |
| win-unicode-console | 0.5 |
| wincertstore | 0.2 |
| wrapt | 1.10.11 |
| xlrd | 1.1.0 |
| XlsxWriter | 1.0.4 |
| xlwings | 0.11.8 |
| xlwt | 1.3.0 |
| zict | 0.1.3 |
回答1件
0
ベストアンサー
RuntimeError: CUDA environment is not correctly set up
(直訳) CUDAの実行環境が正しく設定されていません
CuPy is not correctly installed.
(直訳) CuPyが正しくインストールされていません
If you are using wheel distribution (cupy-cudaXX), make sure that the version of CuPy you installed matches with the version of CUDA on your host.
Also, confirm that only one CuPy package is installed:
(直訳) もし、wheel distribution (cupy-cudaXX)を使っているなら、ホスト上のCUDAのバージョンと、インストールしたCuPyのバージョンが合致していることを確認しましょう。
また、インストールされているCuPyのパッケージが一つであることも確認しましょう（複数のバージョンのCuPyがインストールされていたらトラブルが起きるという事）
と多くのエラーメッセージと、確認事項が出ていますから、順に確認して、問題があればインストールのし直しなどをしてください。
＝＝
僕は、cupy-cuda92のバージョンの、5.0.0b2、に数字以外の文字"b"が使われているところが気になります。
というのは、ベータ版のバージョンに Bataのbを使うことがあるからです。
＝＝
現在最新版は、cupy-cuda92 4.2.0 で、CUDA 4.2、、CUDA Toolkit 9.2 の環境で使う。
これら最新版で新たに環境を構築するのが問題解決の早道かもしれません。
投稿2018/06/25 04:23
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2018/06/25 05:57