Ошибки при работе CUDA, Ubuntu, TensorFlow

Всем добра!

Давно хотел поработать с CUDA, но предыдущая сборка компа не позволяла. И вот ура! Новая сборка. Ryzen9 5900x, 64Gb оперативы, и видяха GeForce 3060 12Gb. «Наконец то смогу дома нейронки мучить, а не стоять в очереди за вычислительными ресурсами!», - думалось мне. Установил убунту 22, анаконду, подтянул библиотеки TensorFlow, и запустил обучаться простенькую DCGAN. Вентиляторы закрутились, зажужжали, оповещая о возросшей температуре от полученной нагрузки. Генератор начал генерировать, дискриминатор — дискриминировать. Вобщем — красота! Еще большая красота смотреть на то, как распределилась нагрузка. Все ядра и потоки нагружены % на 80+, температура возросла. Однако Ubuntu из «коробки» не показывает нагрузку видеокарты. С помощью psensor увидел, что температура на ней «безнагрузочная», то есть, похоже, что все вычисления тянутся исключительно процом. Хотел с помощью nvidia-smi посмотреть нагрузку на видеокарту, но утилита запускаться отказалась. На одном из форумов намекнули на необходимость перезагрузки компа. Перезагрузка. Nvidia-smi заработала. Снова запускаю анаконду, юпитер, загружаю пример. НО! Теперь при запуске обучения вылетает ошибка:

2023-03-24 09:51:50.066638: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1763] OP_REQUIRES failed at cwise_op_gpu_base.cc:89 : Internal: Failed to load in-memory CUBIN: CUDA_ERROR_NO_BINARY_FOR_GPU: no kernel image is available for execution on the device


и


InternalError: Failed to load in-memory CUBIN: CUDA_ERROR_NO_BINARY_FOR_GPU: no kernel image is available for execution on the device
[[node sequential_7/conv2d_9/Tanh (defined at tmp/ipykernel_3178/1408322767.py:126) ]] [Op:__inference_train_step_5049]

Function call stack:
train_step

Третий день вожусь, уже мозг пухнет. Может кто сталкивался и подскажет что делать, да куда копать. Или может кто видел как другие об эту стену бьются и кинет ссылкой на «стену плача» с решением проблемы. Да и вообще, буду рад любой вумной мысли, а то своих уже не осталось.

0