Theano 错误信息记录

在Ubuntu 14.0的环境下,使用CUDA 8.0和cuDNN 6.0时遇到Theano库的错误,具体表现为Theano的softmax函数报错。问题根源在于Theano要求cuDNN版本为5.1。解决方案是将cuDNN降级到5.1,目前未发现其他有效替代方案。

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错误信息:

Exception: ('The following error happened while compiling the node', GpuDnnSoftmax{tensor_format='bc01', mode='channel', algo='accurate'}(GpuContiguous.0), '\n', 'nvcc return status', 2, 'for cmd', 'nvcc -shared -O3 -Xlinker -rpath,/usr/local/cuda/lib64 -arch=sm_61 -m64 -Xcompiler -fno-math-errno,-Wno-unused-label,-Wno-unused-variable,-Wno-write-strings,-DCUDA_NDARRAY_CUH=c72d035fdf91890f3b36710688069b2e,-DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION,-fPIC,-fvisibility=hidden -Xlinker -rpath,/home/ycli/.theano/compiledir_Linux-3.16--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray -I/home/ycli/.theano/compiledir_Linux-3.16--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray -I/usr/local/cuda/include -I/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/sandbox/cuda -I/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/include/python2.7 -I/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/gof -L/home/ycli/.theano/compiledir_Linux-3.16--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray -L/usr/lib -o /home/ycli/.theano/compiledir_Linux-3.16--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/tmpWsfM_p/4532e6b24a81e914613fd46d9f2cfae2.so mod.cu -lcudart -lcublas -lcuda_ndarray -lcudnn -lpython2.7', "[GpuDnnSoftmax{tensor_format='bc01', mode='channel', algo='accurate'}(<CudaNdarrayType(float32, (False, False, True, True))>)]")

条件:ubuntu 14.0,cuda 8.0, cudnn 6.0, theano 0.9

问题:Theano需要cudnn5.1的版本,错误出在theano.nn.softmax()函数。

问题解决:只有减低cudnn版本为5.1,好像实在找不到其他更好的办法了。

### 解析段错误及其解决方案 #### 段错误概述 段错误(Segmentation Fault)是一种常见的程序崩溃现象,在 Linux 系统中尤为常见。当程序试图访问未分配给它的内存区域时,操作系统会发送 SIGSEGV 信号给该进程并终止其执行[^3]。 #### 核心转储的作用 核心转储(Core Dump)是指在程序异常退出时,操作系统自动保存当时程序的内存状态到一个名为 core 的文件中。这个文件对于开发者来说非常有价值,因为它可以帮助追踪导致崩溃的具体原因和上下文环境[^2]。 #### 原因分类 造成段错误的主要原因是非法内存操作,具体可分为以下几类: - 访问不存在或超出范围的数组索引; - 尝试修改常量字符串或其他不可变对象的内容; - 使用已经释放掉的空间指针再次进行读写操作; - 调用栈溢出等其他形式的缓冲区溢出漏洞; 这些行为都会触发 CPU 提供的安全机制来阻止潜在危险的操作,并最终引发段错误中断程序正常流程。 #### 配置 Core 文件生成路径 为了更好地捕获和分析问题所在,建议先设置好允许创建较大尺寸的核心转储文件以及指定它们被放置的位置。可以通过调整 `/etc/security/limits.conf` 中的相关参数实现这一点,例如增加如下配置项: ```bash * soft core unlimited * hard core unlimited ``` 另外还需要确保内核也支持此功能开启,默认情况下某些发行版可能禁用了这项特性。编辑 `/proc/sys/kernel/core_pattern` 或者通过 sysctl 工具临时启用它: ```bash echo "/tmp/core.%e.%p" | sudo tee /proc/sys/kernel/core_pattern sudo sysctl -w kernel.core_pattern=/tmp/core.%e.%p ``` 这里定义了一个模板化的命名模式以便区分不同应用程序产生的日志记录[^4]。 #### 利用 GDB 进行调试 一旦获得了有效的 core 文件之后就可以借助 GNU Debugger (GDB) 来加载并查看其中的信息了。启动命令通常类似于这样: ```bash gdb ./your_program_name path_to_core_file ``` 进入交互界面后可以输入 `bt` 查看调用堆栈跟踪信息从而快速锁定可疑位置;也可以配合源码逐步单步执行进一步探究根本成因。 #### Python 特定情况处理 针对提到的 Theano 库无法初始化 PyGPU 支持的情况,则可能是由于 GPU 设备驱动版本兼容性不佳或者是缺少必要的依赖库所引起的。此时应当确认安装了最新稳定版 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK 同时验证显卡驱动是否处于良好工作状态下再重试一次[^1]。
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