MindSpore运行报错RuntimeError: Unsupported device target GPU解决方案

问题背景

在运行MindSpore程序时，设置device_target为GPU，结果运行时报错：

RuntimeError: Unsupported device target GPU. This process only supports one of the ['CPU']. Please check whether the GPU environment is installed and configured correctly, and check whether current mindspore wheel package was built with "-e GPU". For details, please refer to "Device load error message".

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- Device load error message:
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Load dynamic library: libmindspore_ascend.so.2 failed. libge_runner.so: cannot open shared object file: No such file or directory

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- C++ Call Stack: (For framework developers)
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mindspore/core/utils/ms_context.cc:355 SetDeviceTargetFromInner

问题分析和解决

这个报错说明安装MindSpore时没有正确配置，导致只能识别到CPU设备。如果本地有CUDA环境，可以直接把CUDA路径配置到环境变量里面去，这样就能正确找到CUDA的应用。这里我们的CUDA路径为：/usr/local/cuda-10.1:

$ ll /usr/local/cuda-10.1/
总用量 136
drwxr-xr-x 18 root root  4096 7月  13  2021 ./
drwxr-xr-x 22 root root  4096 3月  18 17:26 ../
drwxr-xr-x  3 root root  4096 7月  13  2021 bin/
drwxr-xr-x  5 root root  4096 7月  13  2021 doc/
-rw-r--r--  1 root root 59776 7月  13  2021 EULA.txt
drwxr-xr-x  6 root root  4096 7月  13  2021 extras/
lrwxrwxrwx  1 root root    28 7月  13  2021 include -> targets/x86_64-linux/include/
drwxr-xr-x  5 root root  4096 7月  13  2021 jre/
lrwxrwxrwx  1 root root    24 7月  13  2021 lib64 -> targets/x86_64-linux/lib/
drwxr-xr-x  8 root root  4096 7月  13  2021 libnsight/
drwxr-xr-x  7 root root  4096 7月  13  2021 libnvvp/
drwxr-xr-x  7 root root  4096 7月  13  2021 NsightCompute-2019.1/
drwxr-xr-x  2 root root  4096 7月  13  2021 nsightee_plugins/
drwxr-xr-x  4 root root  4096 7月  13  2021 NsightSystems-2018.3/
drwxr-xr-x  3 root root  4096 7月  13  2021 nvml/
drwxr-xr-x  7 root root  4096 7月  13  2021 nvvm/
drwxr-xr-x 11 root root  4096 7月  13  2021 samples/
drwxr-xr-x  3 root root  4096 7月  13  2021 share/
drwxr-xr-x  2 root root  4096 7月  13  2021 src/
drwxr-xr-x  3 root root  4096 7月  13  2021 targets/
drwxr-xr-x  2 root root  4096 7月  13  2021 tools/
-rw-r--r--  1 root root    22 7月  13  2021 version.txt

然后把这个路径直接加到环境变量CUDA_HOME里面去即可：

$ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1/

配置完成后，再次运行MindSpore程序，就没有报错了。因为export是临时配置，如果不想每次都配置一遍，可以考虑把这个环境变量的配置写到.bashrc环境变量配置文件里面去。

总结概要

本文主要介绍了一个关于MindSpore运行报错RuntimeError的解决方案。这个报错的内容提示信息说的是安装完成MindSpore之后，找不到GPU的CUDA环境，只能使用CPU运行环境。出现这个报错是因为手动编译安装MindSpore之后，需要配置一些环境变量。而如果是使用pip或者conda安装mindspore的话，会自动的识别到CUDA环境并添加到环境变量中去。因此，解决这个报错，我们只需要把相关的CUDA环境路径添加到环境变量中即可。

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本文首发链接为：https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/cuda_home.html

作者ID：DechinPhy

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