Python Theano:初始化设备gpu失败！原因=CNMEM\u状态\u内存不足

我正在运行

Keras的
kaggle\u otto\u nn.py
，后端是
theano
。当我设置
cnmem=1
时，出现以下错误：

cliu@cliu-ubuntu:keras-examples$ THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32,lib.cnmem=1 python kaggle_otto_nn.py
Using Theano backend.
ERROR (theano.sandbox.cuda): ERROR: Not using GPU. Initialisation of device gpu failed:
initCnmem: cnmemInit call failed! Reason=CNMEM_STATUS_OUT_OF_MEMORY. numdev=1

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/tensor/signal/downsample.py:6: UserWarning: downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.
  "downsample module has been moved to the theano.tensor.signal.pool module.")
Traceback (most recent call last):
  File "kaggle_otto_nn.py", line 28, in <module>
    from keras.models import Sequential
  File "build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/models.py", line 15, in <module>
  File "build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/backend/__init__.py", line 46, in <module>
  File "build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/backend/theano_backend.py", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/__init__.py", line 111, in <module>
    theano.sandbox.cuda.tests.test_driver.test_nvidia_driver1()
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/sandbox/cuda/tests/test_driver.py", line 38, in test_nvidia_driver1
    if not numpy.allclose(f(), a.sum()):
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/compile/function_module.py", line 871, in __call__
    storage_map=getattr(self.fn, 'storage_map', None))
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/gof/link.py", line 314, in raise_with_op
    reraise(exc_type, exc_value, exc_trace)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/theano/compile/function_module.py", line 859, in __call__
    outputs = self.fn()
RuntimeError: Cuda error: kernel_reduce_ccontig_node_97496c4d3cf9a06dc4082cc141f918d2_0: out of memory. (grid: 1 x 1; block: 256 x 1 x 1)

Apply node that caused the error: GpuCAReduce{add}{1}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>)
Toposort index: 0
Inputs types: [CudaNdarrayType(float32, vector)]
Inputs shapes: [(10000,)]
Inputs strides: [(1,)]
Inputs values: ['not shown']
Outputs clients: [[HostFromGpu(GpuCAReduce{add}{1}.0)]]

HINT: Re-running with most Theano optimization disabled could give you a back-trace of when this node was created. This can be done with by setting the Theano flag 'optimizer=fast_compile'. If that does not work, Theano optimizations can be disabled with 'optimizer=None'.
HINT: Use the Theano flag 'exception_verbosity=high' for a debugprint and storage map footprint of this apply node.

cliu@cliu-ubuntu:keras示例$THEANO\u FLAGS=mode=FAST\u RUN，device=gpu，floatX=float32，lib.cnmem=1 python kaggle\u otto\u nn.py
使用Theano后端。
错误（theano.sandbox.cuda）：错误：未使用GPU。初始化设备gpu失败：
initCnmem:cnmemInit调用失败！原因=CNMEM\u状态\u内存不足。numdev=1
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/Theano/tensor/signal/downsample.py:6:UserWarning:downsample模块已移动到Theano.tensor.signal.pool模块。
“下采样模块已移动到theano.tensor.signal.pool模块。”）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“kaggle_otto_nn.py”，第28行，在
从keras.models导入顺序
文件“build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/models.py”，第15行，在
文件“build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/backend/_init__.py”，第46行，在
文件“build/bdist.linux-x86_64/egg/keras/backend/theano_backend.py”，第1行，在
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/Theano/__init__;u.py”，第111行，在
theano.sandbox.cuda.tests.test\u driver.test\u nvidia\u driver1（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/Theano/sandbox/cuda/tests/test_driver.py”，第38行，位于test_nvidia_driver 1中
如果不是numpy.allclose（f（），a.sum（））：
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/Theano/compile/function_module.py”，第871行，在调用中__
存储映射=getattr（self.fn，“存储映射”，无））
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/Theano/gof/link.py”，第314行，带
重新释放（exc_类型、exc_值、exc_跟踪）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/Theano-0.8.0rc1-py2.7.egg/Theano/compile/function_module.py”，第859行，在调用中__
输出=self.fn（）
运行时错误：Cuda错误：内核\u减少\u计数\u节点\u 97496c4d3cf9a06dc4082cc141f918d2\u 0:内存不足。（网格：1 x 1；块：256 x 1 x 1）
导致错误的应用节点：GpuCAReduce{add}{1}（）
拓扑排序索引：0
输入类型：[cudandaraytype（float32，vector）]
输入形状：[（10000，）]
输入跨步：[（1，）]
输入值：[“未显示”]
输出客户端：[[HostFromGpu（GpuCAReduce{add}{1}.0）]]
提示：在禁用大多数Theano优化的情况下重新运行可能会返回此节点创建的时间。这可以通过设置Theano标志“optimizer=fast\u compile”来完成。如果不起作用，可以使用“optimizer=None”禁用无优化。
提示：对此应用节点的调试打印和存储映射示意图使用Theano标志“exception\u verbosity=high”。

似乎我无法将
cnmem
设置为非常大的值（大约>0.9），因为这可能会导致GPU内存溢出。当我设置cnmem=0.9时，它工作正常。据报道,

表示内存池的开始大小（MB或总GPU内存的百分比）

及

这可能会导致内存碎片。因此，如果在使用cnmem时出现内存错误，请尝试在开始时分配更多内存或禁用它。如果尝试此操作，请在以下位置报告结果：ref
theano dev

但是如果我有内存错误，为什么我要在开始时分配更多内存？在我的情况下，在开始时分配更多内存似乎是导致错误的原因
 这是问题解决的基础

如前所述，
cnmem
实际上只允许分配为
浮点

0:未启用

0
因此，如果
cnmem=1.0
而不是
cnmem=1
，它将起作用