Tag: 火炬

没有名为torch，docker的模块: 当我使用docker运行火炬： https ： //hub.docker.com/r/kaixhin/torch/ docker运行-it -p 8888：8888 kaixhin /火炬 jupyter notebook –ip =“0.0.0.0”–no-browser然后我打开浏览器地址：0.0.0.0:8888 创build新的python2导入火炬显示：InmportError：没有名为torch的模块

运行与CUDA的docker上的火炬说没有find模块“cutorch”: 我正在运行Ubuntu 16.04。我有一个docker集装箱运行深度neural network完美。但是，如果我指定使用cuda，则会引发以下错误： /root/torch/install/bin/luajit: /root/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:384: module 'cutorch' not found:No LuaRocks module found for cutorch no field package.preload['cutorch'] no file '/root/.luarocks/share/lua/5.1/cutorch.lua' no file '/root/.luarocks/share/lua/5.1/cutorch/init.lua' no file '/root/torch/install/share/lua/5.1/cutorch.lua' no file '/root/torch/install/share/lua/5.1/cutorch/init.lua' no file './cutorch.lua' no file '/root/torch/install/share/luajit-2.1.0-beta1/cutorch.lua' no file '/usr/local/share/lua/5.1/cutorch.lua' no file '/usr/local/share/lua/5.1/cutorch/init.lua' no file '/root/.luarocks/lib/lua/5.1/cutorch.so' no file '/root/torch/install/lib/lua/5.1/cutorch.so' no file '/root/torch/install/lib/cutorch.so' no file './cutorch.so' […]

通过docker图像nvcr.io/nvidia/torch训练例程慢了41％: 我通过NVidia docker image nvcr.io/nvidia/torch训练DNN。除了在我的机器上执行的训练时间要慢得多（+ 41％）之外，一切正常。一个批处理执行需要大约410ms，而不是裸机上的290ms。我的nvidia-docker运行命令： nvidia-docker run -it –network=host –ipc=host -v /mnt/data1:/mnt/data1 my-custom-image bash 我的自定义图像基于nvcr.io/nvidia/torch。我只添加我的培训脚本（.lua）并安装luajit。所有结果都写在/ mnt / data1中，而不是在容器内。这是正常的还是我做错了什么？我怎样才能调查浪费的时间来自哪里？更新：我加倍检查，在培训期间没有任何东西写在容器内。所有数据都写在/ mnt / data1上。 Update2：我尝试了容器内的推理例程，它不需要比裸机安装更多的时间。