Q&A
### 自己解決しました。
pytorch 1.11.0 + cu113 をインストールすることで、cuda.is_available()がTrueを返しました。
pip install 時にcu112を引き数に入れて実行していたのが、間違いでした。
TensorFlowとの併用を考え、CUDA11.2にこだわっていたのですが、CUDA11.2環境にpytorch+cu1113を入れてみるという発想がなかったため、ハマってしまっておりました。
どなたかの参考になれば幸いです。
こちらのサイトを参考に、WSL2 Ubuntu上のpytorchにCUDA ToolKitのインストール実施後、ネイティブ環境でCUDAが使えなくなっていることに気づきました。
復旧方法のアドバイスなどいただければ幸いです。
発生している問題
ネイティブ環境で、cuda.is_available()がFalseとなりGPUが利用できない状態。
環境情報
- Windows 11 Pro
- Intel(R) Core(TM) i7-10700 CPU @ 2.90GHz 2.90 GHz
- GeForce RTX3070
- python 3.7.6
- pip 22.1.2
- pytorch 1.11.0 + cu112
不具合認識までの経緯
・WSL2 UbuntuにCUDA ToolKitをインストール
scripts
1wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin 2sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 3sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/3bf863cc.pub 4sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/ /" 5sudo apt-get update 6sudo apt-get -y install cuda
・WSL2 Ubuntu内に、venv仮想環境を作成
・venv仮想環境内に、pytorchをインストール
※誤って「cu113」をインストール
code
1pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
・venv仮想環境を削除し再度作成
・venv仮想環境内に、cu112でpytorchをインストール
code
1pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu112
・venv仮想環境でcuda.is_available()がFalse
・ネイティブ環境でcuda.is_available()がFalse
→ 不具合に気づく
現状と諸情報
- nvidia-smi
$ nvidia-smi Sat Jul 2 10:30:10 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 461.09 Driver Version: 461.09 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce RTX 3070 WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 59C P8 19W / 220W | 1352MiB / 8192MiB | 3% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ Processs: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 1172 C+G ...me\Application\chrome.exe N/A | | 0 N/A N/A 1492 C+G Insufficient Permissions N/A | | 0 N/A N/A 1784 C+G ...y\ShellExperienceHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 4192 C+G ...lPanel\SystemSettings.exe N/A | | 0 N/A N/A 5040 C+G ...wekyb3d8bbwe\Video.UI.exe N/A | | 0 N/A N/A 6924 C+G C:\Windows\explorer.exe N/A | | 0 N/A N/A 7528 C+G ...8bbwe\Notepad\Notepad.exe N/A | | 0 N/A N/A 7796 C+G ...n1h2txyewy\SearchHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 8268 C+G ...artMenuExperienceHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 9212 C+G ...ekyb3d8bbwe\YourPhone.exe N/A | | 0 N/A N/A 10548 C+G ...8wekyb3d8bbwe\Cortana.exe N/A | | 0 N/A N/A 10592 C+G ...8bbwe\Notepad\Notepad.exe N/A | | 0 N/A N/A 10960 C+G ...txyewy\MiniSearchHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 11456 C+G ...cw5n1h2txyewy\LockApp.exe N/A | | 0 N/A N/A 11616 C+G ...2txyewy\TextInputHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 11672 C+G ...ekyb3d8bbwe\onenoteim.exe N/A | | 0 N/A N/A 13012 C+G ...perience\NVIDIA Share.exe N/A | | 0 N/A N/A 14796 C+G ...264.44\msedgewebview2.exe N/A | | 0 N/A N/A 14988 C+G ...icrosoft VS Code\Code.exe N/A | | 0 N/A N/A 16368 C+G ...bbwe\Microsoft.Photos.exe N/A | +-----------------------------------------------------------------------------+
- nvcc -V
$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Thu_Jan_28_19:41:49_Pacific_Standard_Time_2021 Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.142 Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29558016_0
- リストXmedia RecordによるGPUを使用した動画変換
→ 問題なく動作
- CUDA\v11.2のファイル構成確認
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 内のファイル構成を確認しましたが、上書きなどは見られませんでした。「cusolver64_10.dll」も存在を確認。
- システムPathの確認
CUDA_PATH, CUDNN_PATHにも問題は見られませんでした
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2
試したこと
Windowsのシステム復元実行
→ cuda.is_available()がFalseのまま変わらず
回答1件
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自己解決
自己解決しました。
pytorch 1.11.0 + cu113 をインストールすることで、cuda.is_available()がTrueを返しました。
pip install 時にcu112を引き数に入れて実行していたのが、間違いでした。
TensorFlowとの併用を考え、CUDA11.2にこだわっていたのですが、CUDA11.2環境にpytorch+cu1113を入れてみるという発想がなかったため、ハマってしまっておりました。
どなたかの参考になれば幸いです。
投稿2022/07/04 00:50
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