何故 cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() = 0 ?

Question

Google Colabで
Pytorchでニューラルネットワークの訓練等にGPUの利用は可能な状態なのに、どうして
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() = 0
でしょうか。

ちなみに、
img_src = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/omicron.jpg')
mg_gpu_src = cv2.cuda_GpuMat()
はエラーにならなかったが、下記の文にエラーが発生しました。

img_gpu_src.upload(img_src)

error: OpenCV(4.6.0) /io/opencv/modules/core/include/opencv2/core/private.cuda.hpp:106: error: (-216:No CUDA support) The library is compiled without CUDA support in function 'throw_no_cuda'

さようならば
compiled with CUDA のライブラリーをどうやって利用できるのでしょうか。

どうぞよろしくお願いします

Comments

[meg_]

https://qiita.com/toroi-ex/items/905bd9de7c92dd082e78 の方法ではどうでしょうか？

[inception]

すごいです！
助かりました。
お礼を申し上げます

[meg_]

解決されましたでしょうか？ 解決済であれば、解決策をご自身で回答していただき質問をクローズしましょう。

[inception]

お返事ありがとうございます。

新版のOpenCVをColaboでコンパイルする自体が成功したと感じました(約５時間かかりました)。content ディレクトリに色々サブディレクトリも生成されました。
ところが、
その後、cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() を実行したら、相変わらず0でした。
何か設定する必要あるかと思いました。

まずい事に、恐らく、『ランタイムのタイプを変更』でGPUに変更したタイミングで、これまで５時間も費やしたコンパイルの成果物はディレクトリとともに全部消えてしまいました。

困惑。

[inception]

基本問題がまだ分かっていません。
pytorchを使って、GPU経由の深層学習網の訓練は成功したのに、
どうして
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() は　0 なの？
という問題ですね。

[jbpb0]

> pytorchを使って、GPU経由の深層学習網の訓練は成功したのに、
どうして
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() は　0 なの？

https://qiita.com/toroi-ex/items/905bd9de7c92dd082e78
に
「pipでインストールできるopencv-pythonやopencv-contrib-pythonでは、GPUは使えないですよね」
と書かれてるように、google colabにインストールされてる(python用の)opencvは、gpuを使えるようにコンパイルされてないからです

なので、
https://qiita.com/toroi-ex/items/905bd9de7c92dd082e78
に書かれてるような手順でコンパイルして、それをpythonで使えるように設定する必要があります

[jbpb0]

> 『ランタイムのタイプを変更』でGPUに変更したタイミングで、これまで５時間も費やしたコンパイルの成果物はディレクトリとともに全部消えてしまいました。

その時に「ランタイムのタイプを変更」しなかったとしても、opencvのコンパイル後にgoogle colabを使い終わって、後日またgoogle colabを使っても、コンパイルしたopencvは無くなってます

コンパイルしたopencvを後々にも使いたいなら、google driveをマウントして、そこを使ってコンパイルしましょう
(コンパイルしたopencvが、google drive上に残るようにしましょう)
https://startlab.jp/learning-python/colaboratory-gdrive/

https://ichi.pro/colab-no-gpu-de-opencv-o-shiyosuru-hoho-wa-41065314358367
の
「ここでできることの1つは、最初のステップの結果をGoogleドライブに保存することです（マウントする必要があります）。」
と書かれてるところから下も見てください
(ファイル名やディレクトリ名は違うかもしれないので、適宜読み替えてください)

[jbpb0]

> その後、cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() を実行したら、相変わらず0でした。

を確認したタイミングが、

> 『ランタイムのタイプを変更』でGPUに変更したタイミングで、これまで５時間も費やしたコンパイルの成果物はディレクトリとともに全部消えてしまいました。

よりも後ならば、コンパイルした(gpuが使える)opencvが無くなった後なので、当然gpuは使えません

[inception]

jbpb0 さん
丁寧なご指導ありがとうございます❣
これからやり直します。
終わったら、ここに様子を書きます。