Open Shoichi-Hasegawa0628 opened 3 years ago
回答が遅くなりすいません。
インストールは上記であっています。
当初はシミュレータを高速化する目的でnvidia-docker版を提供していた(workspaceはnvidia-dockerが適用されていないのでnvidia-smiも使えない)のですが、オブジェクト認識などcudaが使えないと辛いと思うので、workspace
についてもnvidia-dockerを有効化しました。
以下の変更をレポジトリに加えておきましたので、git pull origin master
してテストしてみていただけますでしょうか?
https://github.com/hsr-project/tmc_wrs_docker/commit/cc850a8de8b5976c8c6bfcf653fbe99a859d7274
ありがとうございます。
git pull origin master
を行ったところ、
vscode (localhost:3001)のterminal上で、
nvidia-smi
を実行すると、GPUのスペックが表示されるようになりました。
しかしながら、 物体検出でYOLOを使用しているのですが、FPSが0.1のままでGPUを使用できているかは不明な状況です。 もし何か知っていましたら、よろしくお願いします。
YOLOはコンパイルの際にMakefileに書かれたフラグを立てておかないとGPUを使ってくれなかったと思うのですが、それは忘れていないでしょうか? フラグを立てて再コンパイルしないとGPUが使えてもCPUを使うままだと思います。
tmc_wrc_dockerのセットアップにある「GPU環境でのシミュレータの起動」で、 nvidia-dockerをGithubを参考にしてHostPCにインストールを行いました。 しかしながら、tmc_wrs_docker上でGPUを使用することができません。 https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0)
nvidia-dockerインストール時のコマンドは、
を入力しました。 HostPCのスペックは、 ・Ubuntu:18.04LTS ・Docker:18.09.3 ・nvidia-driver:440.100 ・CUDA:10.1 ・cuDNN:v8.0.5 です。 https://nvidia.github.io/nvidia-docker/
インストールした後は、
を行い、 vscode (localhost:3001)のterminal上で、
nvidia-smi
を入力しましたが、nvidiaコマンドがないエラーが返ってきました。 PCの再起動、tmc_wrs_dockerの再インストールを行いましたが、 改善することができませんでした。質問として、 ①nvidia-dockerのインストール手順は上記で合っていますでしょうか? またnvidia-dockerはver2.0の方で行いましたが、問題ないでしょうか? ②既にtmc_wrs_dockerを構築した状態でインストールを行いましたが、 問題ないでしょうか?
もし何か知っていましたら、 よろしくお願いします。