diff --git a/doc_cn/build_and_install/install/ubuntu_install.rst b/doc_cn/build_and_install/install/ubuntu_install.rst index 372ad6a9444f1c48e55496d080b51a60e8119356..4500d6e0b03be9280e3e6c25cddbf7fb389671b8 100644 --- a/doc_cn/build_and_install/install/ubuntu_install.rst +++ b/doc_cn/build_and_install/install/ubuntu_install.rst @@ -43,24 +43,19 @@ PaddlePaddle提供了ubuntu 14.04 deb安装包。 可能遇到的问题 -------------- -如何设置CUDA环境运行GPU版本 -++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ - -如果使用GPU版本的PaddlePaddle,请安装CUDA 7.5 和CUDNN 5到本地环境中,并设置: - -.. code-block:: shell - export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH - export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH - - libcudart.so/libcudnn.so找不到 ++++++++++++++++++++++++++++++ 安装完成后,运行 :code:`paddle train` 报错\: -.. code-block:: shell +.. code-block:: shell - 0831 12:36:04.151525 1085 hl_dso_loader.cc:70] Check failed: nullptr != *dso_handle For Gpu version of PaddlePaddle, it couldn't find CUDA library: libcudart.so Please make sure you already specify its path.Note: for training data on Cpu using Gpu version of PaddlePaddle,you must specify libcudart.so via LD_LIBRARY_PATH. + 0831 12:36:04.151525 1085 hl_dso_loader.cc:70] Check failed: nullptr != *dso_handle For Gpu version of PaddlePaddle, it couldn't find CUDA library: libcudart.so Please make sure you already specify its path.Note: for training data on Cpu using Gpu version of PaddlePaddle,you must specify libcudart.so via LD_LIBRARY_PATH. + +原因是未设置cuda运行时环境变量。 如果使用GPU版本的PaddlePaddle,请安装CUDA 7.5 和CUDNN 5到本地环境中,并设置: + +.. code-block:: shell -原因是未设置cuda运行时环境变量,请参考 **如何设置CUDA环境运行GPU版本** 。 + export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH + export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH diff --git a/doc_cn/faq/index.rst b/doc_cn/faq/index.rst index 6e1102e5528a24f621f566960f18f3eb02086ce4..551430eb41765673700b7c6568e4b483641f2cac 100644 --- a/doc_cn/faq/index.rst +++ b/doc_cn/faq/index.rst @@ -7,7 +7,7 @@ PaddlePaddle常见问题 1. 如何减少内存占用 --------------------------------- -神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作,经常会消耗数十G的内存和数G的显存。 +神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作,经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。 PaddlePaddle的内存占用主要分为如下几个方面\: * DataProvider缓冲池内存(只针对内存)