PyTorchとCUDAの環境設定ガイド「UserWarning: CUDA initialization」

エラー解決

はじめに

こんにちは！この記事では、PyTorchとCUDAを使用するための環境設定について、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。最近、エラーに悩まされていた方が、Docker for Windowsの更新とWSL integrationの設定変更によって問題を解決した事例を基に、詳しく説明していきます。

問題の概要

まず、多くの方が遭遇する可能性のあるエラーについて見ていきましょう。

/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:118: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 500: named symbol not found (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1716905979055/work/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:108.)
  return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0

このエラーメッセージは、CUDAの初期化に問題があることを示しています。具体的には、CUDAデバイス（GPUのこと）の数を取得しようとしたときに、予期せぬエラーが発生したことを意味します。

解決策

では、どのようにしてこの問題を解決したのでしょうか？主に2つの手順を踏んでいます。

  1. Docker for Windowsを最新版（v4.31.1）に更新
  2. WSL integration（Windows Subsystem for Linux統合）の設定をOFFにする

これらの手順により、エラーが解消されました。

確認方法

問題が解決したかどうかを確認するために、以下のようなコマンドを実行しました。

(base) C:\Prj\LivePortrait>docker-compose exec app /bin/bash
time="2024-07-11T18:06:37+09:00" level=warning msg="C:\\Prj\\LivePortrait\\docker-compose.yml: `version` is obsolete"
root@c40255a253ae:/LivePortrait# python3
Python 3.10.12 (main, Mar 22 2024, 16:50:05) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>

この結果から、PyTorchがCUDAを正しく認識できていることが分かります。

Docker設定の詳細

問題解決後の最終的なDocker設定は以下のようになっています。

version: '3.8'
services:
  app:
    build: ./docker
    image: liveportrait:latest
    volumes:
      - ./:/LivePortrait
    ports:
      - "8890:8890"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [ gpu ]
    tty: true
    command: python3 app.py

この設定では、NVIDIAのGPUを1つ使用するように指定しています。

Dockerfileの内容

環境構築に使用したDockerfileの内容も見ていきましょう。

FROM nvidia/cuda:12.0.1-cudnn8-runtime-ubuntu22.04

WORKDIR /LivePortrait

# 必要なシステムパッケージをインストールする
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    cmake \
    libsm6 \
    libxext6 \
    libxrender-dev \
    libglib2.0-0 \
    libx11-dev

# システムレベルで必要なパッケージをインストールします
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3-dev

# pip をアップグレードする
RUN pip install --upgrade pip

# 必要な Python パッケージをインストールする
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

# タイムゾーンを設定する
# 例としてAsia/Tokyoを設定
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Tokyo /etc/localtime
# タイムゾーンを設定
ENV TZ Asia/Tokyo

RUN apt-get install libopencv-dev -y

# 作業ディレクトリを設定する
WORKDIR /LivePortrait

このDockerfileでは、CUDA 12.0.1とcuDNN 8を搭載したUbuntu 22.04をベースイメージとして使用しています。

各手順の詳細説明

Docker for Windowsの更新

Docker for Windowsを最新版に更新することで、WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）との互換性が向上し、GPUの認識に関する問題が解決される可能性があります。

更新手順：

  1. Docker Desktopを開く
  2. 右上の設定アイコンをクリック
  3. 「Check for updates」をクリック
  4. 新しいバージョンがある場合は、ダウンロードしてインストール

WSL integrationの設定変更

WSL integrationをOFFにすることで、Docker for WindowsがWSLを介してGPUにアクセスする代わりに、直接GPUにアクセスするようになります。これにより、CUDA関連のエラーが解消される場合があります。

設定変更手順：

  1. Docker Desktopを開く
  2. 設定（歯車アイコン）をクリック
  3. 左側のメニューから「Resources」を選択
  4. 「WSL INTEGRATION」セクションを見つける
  5. 「Enable integration with my default WSL distro」のチェックを外す
  6. 「Apply & Restart」をクリック

トラブルシューティング

もし上記の手順を試してもエラーが解決しない場合は、以下の点を確認してみてください：

  1. NVIDIAドライバーが最新かどうか
  2. CUDAのバージョンがPyTorchの要求するバージョンと一致しているか
  3. nvidia-smiコマンドでGPUが正しく認識されているか

まとめ

この記事では、PyTorchとCUDAの環境設定に関する問題とその解決方法について説明しました。主なポイントは以下の通りです：

  1. Docker for Windowsを最新版に更新する
  2. WSL integrationの設定をOFFにする
  3. Docker設定とDockerfileを適切に設定する

これらの手順を踏むことで、多くの場合、PyTorchとCUDAの環境設定に関する問題を解決できます。

プログラミングや環境構築は時に難しく感じるかもしれませんが、一つずつ丁寧に対処していけば、必ず解決策が見つかります。頑張ってください！

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