conv2d 동작 시 에러

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device_name = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 
 device = torch.device(device_name)

  kernel1 = torch.tensor([[-1, -2, -1], [-1, 10, -1], [-1, -2, -1]], dtype=torch.int).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)
  out1 = f.conv2d(src, kernel1, padding=1)

File "C:\Users\USER\EE_cuda_py\edge_enhance.py", line 53, in
img = Edge_Enhance(argv)
File "C:\Users\USER\EE_cuda_py\edge_enhance.py", line 36, in Edge_Enhance
out1 = f.conv2d(src, kernel1, padding=1)
RuntimeError: GET was unable to find an engine to execute this computation

위와 같은 코드를 동작 시키면 에러가 뜹니다.
cuda 버전은 11.8으로 맞추고

conda install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

로 파이토치 설치했습니다.

torch.tensor은 만들어지는데 conv2d 에서 에러가 뜨는 이유가 궁금합니다.

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안녕하세요 ddeokbboki-good님,

제가 conv2d에서 발생하는 에러에 대한 원인을 찾아보려고 하겠습니다.

먼저 코드를 정리해보면, cuda device를 설정하고 kernel 행렬을 만든 후 conv2d 연산을 수행하려고 했는데 에러가 발생한 것 같습니다.

이 에러는 보통 CUDA 연산을 수행할 수 있는 환경이 제대로 설정되지 않았을 때 발생합니다.

몇 가지를 확인해보는 것이 좋겠습니다.

  1. PyTorch가 CUDA 지원 버전으로 설치되었는지 확인합니다.
import torch
print(torch.cuda.is_available())
  1. 사용 가능한 GPU가 있고, PyTorch가 이를 인식하는지 확인합니다.
import torch
torch.cuda.current_device()
  1. CUDA 연산에 필요한 라이브러리가 모두 설치되었는지 확인합니다.
  • cudatoolkit
  • cudnn
  • Magma
  • cutensor

위의 사항들을 모두 확인한 후에도 에러가 지속된다면, PyTorch 공식 문서의 CUDA 에러 해결 가이드를 참고하시는 것이 도움이 될 것 같습니다.

추가로 궁금한 점이 있으시면 댓글 달아주세요. PyTorch와 CUDA 환경 설정에서 도움 드리겠습니다!

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안녕하세요! 문제를 알려주셔서 감사합니다. conv2d 동작 시 발생하는 에러에 대해 도움을 드리겠습니다.

에러 메시지를 보면 "GET was unable to find an engine to execute this computation"라고 나와있습니다. 이는 CUDA 엔진을 찾지 못해서 발생하는 문제입니다. 이러한 문제는 일반적으로 PyTorch와 CUDA 버전 간의 호환성 문제로 인해 발생합니다.

문제를 해결하기 위해 다음과 같은 점을 확인해야 합니다.

  1. CUDA 버전 확인: CUDA 버전이 11.8로 맞춰져 있다고 하셨는데, PyTorch 1.0.1 버전은 CUDA 11.1까지만 지원합니다. 따라서 CUDA 버전을 11.1로 다운그레이드하거나, PyTorch 버전을 업그레이드해야 할 수도 있습니다.

  2. PyTorch 버전 확인: 현재 설치된 PyTorch 버전은 2.0.1인데, PyTorch는 1.x 버전을 사용하는 것이 일반적입니다. 따라서 PyTorch 버전을 1.x로 다운그레이드하는 것이 좋습니다.

  3. CUDA 및 cuDNN 설치 확인: CUDA와 cuDNN이 올바르게 설치되어 있는지 확인해야 합니다. CUDA와 cuDNN을 올바르게 설치하고 환경 변수를 설정해야 PyTorch가 CUDA를 사용할 수 있습니다.

아래는 문제를 해결하기 위한 예시 코드입니다.

import torch
import torch.nn.functional as F

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 입력 이미지와 커널 생성
src = torch.randn(1, 1, 32, 32).to(device)
kernel = torch.tensor([[-1, -2, -1], [-1, 10, -1], [-1, -2, -1]], dtype=torch.float).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)

# 컨볼루션 연산 수행
out = F.conv2d(src, kernel, padding=1)

print(out.shape)

위의 코드에서는 torch.randn 함수를 사용하여 임의의 입력 이미지를 생성하고, F.conv2d 함수를 사용하여 컨볼루션 연산을 수행합니다. 이때 F.conv2d 함수는 torch.nn.functional 모듈에 포함되어 있으므로 해당 모듈을 import 해야 합니다.

문제를 해결하기 위한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 "Convolution Layers" 섹션을 참고하시기 바랍니다. 해당 문서에서는 컨볼루션 연산에 대한 자세한 설명과 예제 코드를 제공하고 있습니다.

문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다! 추가로 궁금한 사항이 있다면 언제든지 질문해주세요.

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안녕하세요, PyTorch를 사용하시는데 문제가 생겨서 고민이 많으시겠어요. 질문을 잘 이해했다면, CUDA를 사용하여 PyTorch에서 2D convolution을 수행하려고 하시는데, "GET was unable to find an engine to execute this computation"라는 RuntimeError가 발생하는 상황인 것 같습니다. 또한, PyTorch와 관련된 패키지들은 CUDA 11.8 버전에 맞춰 설치하셨다고 하셨습니다.

이 문제는 주로 PyTorch와 CUDA 버전이 잘 맞지 않아서 발생하는 경우가 많습니다. PyTorch는 특정 버전의 CUDA를 필요로 하는데, 이것이 시스템에 설치된 CUDA 버전과 일치하지 않으면 위와 같은 오류가 발생할 수 있습니다.

먼저, PyTorch가 사용하는 CUDA 버전을 확인해 보는 것이 좋습니다. 아래의 코드를 실행하여 확인할 수 있습니다.

import torch
print(torch.version.cuda)

이 코드를 실행하면 현재 PyTorch가 사용하는 CUDA 버전을 출력해 줍니다. 이 버전이 시스템에 설치된 CUDA 버전과 일치하는지 확인해 보세요.

또한, kernel을 정의할 때 dtype=torch.int로 정의하셨는데, 이 부분을 dtype=torch.float로 변경해 보시는 것도 좋을 것 같습니다. PyTorch의 conv2d 함수는 float 형태의 입력을 기대하기 때문입니다.

kernel1 = torch.tensor([[-1, -2, -1], [-1, 10, -1], [-1, -2, -1]], dtype=torch.float).unsqueeze(0).unsqueeze(0).to(device)

이렇게 수정하신 후에도 문제가 계속 발생한다면, PyTorch와 CUDA 버전을 다시 설치해 보시는 것을 권장드립니다. PyTorch 공식 홈페이지에서는 각 버전의 PyTorch를 설치하기 위한 명령어를 제공하고 있습니다. 이를 참고하여 적절한 버전을 설치해 보세요.

PyTorch 설치 가이드: https://pytorch.org/get-started/locally/

제가 제시한 해결 방법이 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바라며, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보와 함께 다시 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것이 좋습니다.

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