Azure数据科学虚拟机上的CNTK

我有一个带有特斯拉K80 GPU的N系列Azure虚拟机（数据科学虚拟机）。根据英伟达扫描仪，我的GPU驱动程序是最新的。 当我运行CNTK Brainscript时，它会显示“未找到GPU”，并以CPU模式运行。我能做些什么来排除故障

requestnodes [MPIWrapper]: using 1 out of 1 MPI nodes on a single host (1 reques
ted); we (0) are in (participating)
-------------------------------------------------------------------
Build info:

            Built time: Dec 22 2016 01:43:24
            Last modified date: Thu Dec 22 01:35:04 2016
            Build type: Release
            Build target: GPU
            With 1bit-SGD: yes
            With ASGD: yes
            Math lib: mkl
            CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8
.0
            CUB_PATH: c:\src\cub-1.4.1
            CUDNN_PATH: C:\local\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1
            Build Branch: HEAD
            Build SHA1: 8e8b5ff92eff4647be5d41a5a515956907567126
            Built by svcphil on DPHAIM-24
            Build Path: C:\jenkins\workspace\CNTK-Build-Windows\Source\CNTK\

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No GPUs found

编辑：以下是NVidia_smi.exe的输出：

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>.\nvidia-smi.exe
Fri Jan 13 19:00:43 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 369.30                 Driver Version: 369.30                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           TCC  | 0BD1:00:00.0     Off |                  Off |
| N/A   43C    P8    27W / 149W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla K80           TCC  | 5871:00:00.0     Off |                  Off |
| N/A   35C    P8    34W / 149W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

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您是否可以运行python笔记本，看看是否可以在设备设置为gpu（id）的情况下运行它们？或者从激活的CNTK python环境中，您可以尝试设置一些设备

import cntk as C
from cntk.device import set_default_device, gpu
C.device.set_default_device(C.device.gpu(0))

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这可能会为您提供一些线索，说明这是否是Brainscript特定的问题。

安装CUDA后，python脚本和Brainscript现在可以工作了（我安装它是为了运行NVIDIA_SMI）。我不应该假设Azure Data Science映像（仅适用于N系列虚拟机）预先安装了必要的NVIDIA库。：-）

默认情况下，Windows Data Science虚拟机不附带GPU驱动程序、CUDA等。我们有一个名为“DSVM深度学习工具包”的扩展，它添加了驱动程序、CUDA和GPU版的深度学习软件，如CNTK、Tensorflow、MxNet

更多信息：

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我们最近还发布了一个内置CUDA、GPU驱动程序和一些更深入的学习工具，可以部署在Azure上的GPU虚拟机或仅CPU虚拟机上

谢谢你的跟进。下面是该脚本的输出：Traceback（最近一次调用last）：文件“\testGPU.py”，第3行，在C.device.set_default_device（C.device.gpu（0））文件“E:\local\Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64\envs\cntk-py34\lib\site packages\cntk\device.py”，第76行，在gpu返回cntk_py.DeviceDescriptor.gpu设备（设备id）ValueError:指定的GPU设备id（0）无效。现在正在运行NVIDIA诊断工具，我将返回。这将使我走上正确的道路。如果install.ps在安装启用GPU的CNTK时警告缺少CUDA依赖项，那就太好了。请注意：VM是Windows Server 2012 R2。这是一个标准的NC12 Azure实例。我已尝试从NVIDIA安装驱动程序，但驱动程序安装失败。377.35-tesla-desktop-winserver2008-2012r2-64bit-international-WHQL这是一个很好的了解。谢谢你的报道。将其传递给支持N系列虚拟机的相关团队，以备将来升级。更新：Windows 2016 Data Science虚拟机（）附带GPU驱动程序、CUDA和一些框架，如Tensorflow、Mxnet、Microsoft认知工具包、Chainer。我们一直在添加新工具。请查看产品页面了解最新信息。