orch:1.8.1-cuda11.1。 1 docker build . -t pytorch:1.8.1-cuda11.1 构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully tagged pytorch:1.8.1-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务

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日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “Runtim

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边缘核心软件EdgeCore配置管理 操作场景 IEF边缘软件支持对EdgeCore配置参数进行管理，通过该功能您可以对边缘核心软件EdgeCore进行深度配置。 操作步骤 在边缘节点上执行如下命令修改EdgeCore配置，并保存。 vi /opt/IEF/Edge-core/conf/edge

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边缘核心软件EdgeCore配置管理 操作场景 IEF边缘软件支持对EdgeCore配置参数进行管理，通过该功能您可以对边缘核心软件EdgeCore进行深度配置。 操作步骤 在边缘节点上执行如下命令修改EdgeCore配置，并保存。 vi /opt/IEF/Edge-core/conf/edge

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myhuaweicloud.com/eihealth-notebook/eihealth-notebook:cuda11.0-custom-v1.0.8 在基础镜像中，为您内置了CUDA11.0环境。使用CUDA11.0环境前，需要执行以下命令导入环境变量。 export PATH=$PATH:/usr/local/nvidia/bin

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orch:1.8.1-cuda11.1。 1 docker build . -t pytorch:1.8.1-cuda11.1 构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully tagged pytorch:1.8.1-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务

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查看训练作业的“日志”，出现报错“CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.The current PyTorch install supports CUDA capabilities

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or directory”。 问题原因： 安全容器内的cuda库位置为/usr/local/nvidia/lib64，您需要添加/usr/local/nvidia/lib64到LD_LIBRARY_PATH，才能正确地找到cuda库。 解决方法： 使用kubectl exec或者前

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构建容器镜像。在Dockerfile文件所在的目录执行如下命令构建容器镜像tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2。 1 docker build . -t tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2 构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully

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images = images.cuda(args.gpu, non_blocking=True) if torch.cuda.is_available(): target = target.cuda(args.gpu, non_blocking=True)

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Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess” 问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候，出现如下报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess

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nn.Module): pass model = Net().cuda() ### DataParallel Begin ### model = torch.nn.DataParallel(Net().cuda()) ### DataParallel End ### 父主题：

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形加速能力，则需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License。此外，GRID驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID

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NVML 问题现象 华为云 裸金属服务器 ，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML: Driver/library

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自动迁移的原理是：通过注入的方式将当前Python运行环境中，运行时的torch.cuda等需要适配的接口和操作都映射成为torch.npu对应的接口。所以理论上常见场景下的代码不需要额外手工适配就可以运行到昇腾设备上。 # 自动映射cuda API到NPU的代码。 from torch_npu.contrib

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用GRID License。此外，GRID/vGPU驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 如果需要使用NVIDIA CUDA计算加速能力，则需要安装Tesla驱动。 表1 GRID驱动安装方法 实例类型 安装方法 G1型

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进制文件。 nvidia-smi获取方式。 该二进制文件可以在nvidia官网，根据CUDA Toolkit版本选择下载对应版本的nvidia驱动包。 图1 NVIDIA驱动程序下载 以CUDA 10.1为例，可以下载得到对应版本的驱动包NVIDIA-Linux-x86_64-418

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kerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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com/atelier/pytorch_1_8:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221118143845-d65d817", "tag": "pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04

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配置核心交换机下挂的设备注册上线 对于核心交换机下挂的设备，推荐使用DHCP Option148方式完成注册上线。核心交换机上配置管理VLAN对应的DHCP Server。接入交换机上电后获取设备自身的管理IP地址和华为乾坤云平台的IP地址，从而完成设备注册。 下挂设备接入网络后，默认使用管理VLAN

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配置核心交换机下挂的设备注册上线 对于核心交换机下挂的设备，推荐使用DHCP Option148方式完成注册上线。核心交换机上配置管理VLAN对应的DHCP Server。接入交换机、AP设备上电后动态获取华为乾坤云平台的IP地址和设备自身的IP地址，从而完成设备注册。 要求下挂

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