「GPUの使用を可能にするためにUSE_CUDA = 1でコンパイル」AWSでMXNetを使用したメッセージディープラーニングAMI

Question

MXNetを使用しているg2.8xarge EC2インスタンスで4つのGPUをすべて使用しながらニューラルネットワークをトレーニングしたいと思います。私は、インスタンスに接続したときに私はkeras V1に切り替え、これらinstructionsを1として

AMI-999844e0） - 3.3_Oct2017 -

ディープラーニングAMIアマゾンのLinux：私は、次のAWSディープラーニングLinuxコミュニティAMIを使用していますこのコマンドを発行してMXNetバックエンド：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'], context=gpu_list) 

：

source ~/src/anaconda3/bin/activate keras1.2_p2 

は、私はまた、MXNetにGPU年代を利用するためのコードをコンパイルし、私のpythonモデルにコンテキストフラグを追加しました

ここでgpu_listは4つのGPUをすべて利用することを意図しています。私は/ホーム/ EC2ユーザー/ srcの中config.mkファイルをチェックして

Epoch 1/300 [15:09:52] /home/travis/build/dmlc/mxnet-distro/mxnet-build/dmlc-core/include/dmlc/logging.h:308: [15:09:52] src/storage/storage.cc:113: Compile with USE_CUDA=1 to enable GPU usage

と

RuntimeError: simple_bind error. Arguments: dense_input_1: (25, 34L) [15:09:52] src/storage/storage.cc:113: Compile with USE_CUDA=1 to enable GPU usage

：

は、しかし、私は私のコードを実行するたびに、私は、このエラーメッセージが表示されます/ mxnetであり、USE_CUDA = 1が含まれています。また、USE_CUDA = 1フラグでMXNetを試して再コンパイルするための 'made'コマンドを発行しました。変更はありません。

AWSのドキュメントで使用する仮想環境を使用しているため、私はこの問題を抱えていますか？この仮想環境を使用しているAWS Deep Learning Ubuntu AMIで、誰かがMXNetでこの問題を抱えていましたか？

任意の提案は大歓迎 -

Answer 1

をKeras Conda環境がmxnet CPUピップパッケージに依存しているためです。 Conda環境内でgpuのバージョンをインストールすることができます。

pip install mxnet-cu80