停止和启动深度学习谷歌云虚拟机实例导致 tensorflow 停止识别 GPU答案

【问题标题】：Stopping and starting a deep learning google cloud VM instance causes tensorflow to stop recognizing GPU停止和启动深度学习谷歌云虚拟机实例导致 tensorflow 停止识别 GPU
【发布时间】：2021-09-08 04:09:29
【问题描述】：

我正在使用谷歌云提供的预构建深度学习 VM 实例，并连接了 Nvidia tesla K80 GPU。我选择自动安装 Tensorflow 2.5 和 CUDA 11.0。当我启动实例时，一切正常 - 我可以运行：

Import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices()

我的函数返回 CPU、加速 CPU 和 GPU。同样，如果我运行tf.test.is_gpu_available()，函数返回True。

但是，如果我注销，停止实例，然后重新启动实例，运行完全相同的代码只会看到 CPU，tf.test.is_gpu_available() 会导致 False。我收到一个看起来驱动程序初始化失败的错误：

 E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:355] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN: unknown error

运行nvidia-smi显示电脑还是能看到GPU，但是我的tensorflow看不到。

有人知道是什么原因造成的吗？我不想在重启实例时重新安装所有内容。

【问题讨论】：

我在 Pytorch 1.8 的这个实例上遇到了同样的问题，重启后我无法在 pytorch 中获取 CUDA。导入 torch.cuda.is_available() /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.py:52：用户警告：CUDA 初始化：CUDA 未知错误 - 这可能是由于错误设置环境，例如程序启动后更改环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES。将可用设备设置为零。（在 /opt/conda/conda-bld/pytorch_1614378098133/work/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109 内部触发。） return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 False
我在使用 Tensorflow 2.1 和 CUDA 11.0 时遇到了同样的问题，但它只是在最近几天在我的两个虚拟机中才出现的。您是否知道 Google 最近是否更改了任何可能导致此问题的 Google Cloud 配置？
@DanDan0101 根据tensorflow.org/install/source#gpu 你需要CUDA 10.1 for TensorFlow 2.1
我第一次启动虚拟机时也遇到了同样的问题。 tf.config.list_physical_devices() 仅显示 CPU，tf.test.is_gpu_available() 返回 false。
@DanDan0101 版本兼容性一直给我带来麻烦，浪费我的时间。每个time 和this 列表都解决了我的部分问题。六个月前，Tensorflow 2.1 无法在我的本地计算机上使用 CUDA 11.0，我不得不降级到 CUDA 10.1。不知道 google/tensorflow 最近是不是做了一些改动。

标签： tensorflow google-cloud-platform nvidia google-dl-platform

【解决方案1】：

有些人（很遗憾不是我）可以通过在他们的脚本/主文件的开头设置以下内容来解决这个问题：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

我不得不重新安装 CUDA 驱动程序，从那时起，即使在重新启动实例后它也能正常工作。您可以在NVIDIAs website 上配置系统设置，它将为您提供安装 cuda 所需遵循的命令。它还会询问您是否要卸载以前的 cuda 版本（是的！）。幸运的是，这也非常快。

【讨论】：

注意：在 nvidia 网站上，您需要使用 deb（网络）而不是 deb（本地）安装，然后它对我有用！
奇怪的是我正在与本地合作。但很高兴解决了！

【解决方案2】：

选项-1：
升级笔记本实例的环境。请参考link 进行升级。
可升级的笔记本实例为双盘，1个启动盘，1个数据盘。升级过程会将启动盘升级到新映像，同时保留数据盘上的数据。

选项 2：
通过 SSH 连接到笔记本 VM 并运行命令 link。
执行命令后，cuda版本会更新到11.3，nvidia驱动版本会更新到465.19.01。
重启笔记本虚拟机。

注意： gpu 图像中的问题已解决。将使用映像版本 M74 创建新笔记本。关于新镜像版本在google-public-issue-tracker尚未更新，但您可以在控制台中找到新镜像版本M74。

【讨论】：

【解决方案3】：

我用下面的命令修复了同样的问题，取自https://issuetracker.google.com/issues/191612865?pli=1

gsutil cp gs://dl-platform-public-nvidia/b191551132/restart_patch.sh /tmp/restart_patch.sh

chmod +x /tmp/restart_patch.sh

sudo /tmp/restart_patch.sh

sudo service jupyter restart

【讨论】：