PyTorch에서 "Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution" 오류 해결

PyTorch에서 "Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution" 오류 해결

이 오류는 PyTorch에서 cuDNN 알고리즘을 사용하여 합성곱 연산을 수행할 때 발생합니다. cuDNN은 GPU에서 딥 러닝 연산을 가속화하는 라이브러리이며, 합성곱 연산은 딥 러닝 모델에서 가장 일반적으로 사용되는 연산 중 하나입니다.

오류 발생 원인:

다양한 이유로 이 오류가 발생할 수 있습니다. 가장 일반적인 원인은 다음과 같습니다.

• cuDNN 라이브러리가 설치되지 않았거나 버전이 올바르지 않습니다.
• GPU 드라이버가 최신 버전이 아닙니다.
• PyTorch 버전이 cuDNN 라이브러리 버전과 호환되지 않습니다.
• 코드에 버그가 있습니다.

해결 방법:

다음 단계를 따라 오류를 해결할 수 있습니다.

1. cuDNN 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 설치되어 있지 않다면 PyTorch 공식 문서에 따라 설치하십시오.
2. cuDNN 라이브러리 버전이 PyTorch 버전과 호환되는지 확인하십시오. PyTorch 공식 문서에서 호환되는 버전 정보를 확인할 수 있습니다.
3. GPU 드라이버가 최신 버전인지 확인하십시오. GPU 제조업체 웹사이트에서 최신 드라이버를 다운로드하여 설치하십시오.
4. 코드를 검토하여 버그가 있는지 확인하십시오. 특히 합성곱 연산 관련 코드를 주의 깊게 살펴보세요.

다음은 추가적으로 참고할 만한 정보입니다.

참고:

• 이 답변은 2024년 3월 17일 기준으로 작성되었습니다.
• 답변 내용은 향후 변경될 수 있습니다.

예제 코드

import torch

# 2차원 입력 텐서 생성
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 3x3 필터를 사용하는 합성곱 연산 정의
conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)

# 합성곱 연산 수행
output = conv(input)

# 출력 텐서 출력
print(output.shape)

torch.Size([1, 64, 224, 224])

이 코드는 다음과 같은 오류를 발생시킬 수 있습니다.

RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution.

PyTorch에서 합성곱 연산을 위한 대체 방법

torch.nn.functional.conv2d 함수 사용:

import torch
from torch.nn import functional as F

# 2차원 입력 텐서 생성
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 3x3 필터를 사용하는 합성곱 연산 정의
conv = F.conv2d(input, torch.randn(64, 3, 3, 3), padding=1)

# 합성곱 연산 수행
output = conv

# 출력 텐서 출력
print(output.shape)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

torch.Size([1, 64, 224, 224])

torch.jit.trace 함수 사용:

import torch
from torch.jit import trace

# 2차원 입력 텐서 생성
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 3x3 필터를 사용하는 합성곱 연산 정의
conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)

# 합성곱 연산을 그래프로 변환
traced_conv = trace(conv, input)

# 합성곱 연산 수행
output = traced_conv(input)

# 출력 텐서 출력
print(output.shape)

torch.Size([1, 64, 224, 224])

CPU에서 합성곱 연산 수행:

import torch

# 2차원 입력 텐서 생성
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 3x3 필터를 사용하는 합성곱 연산 정의
conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)

# CPU에서 합성곱 연산 수행
with torch.cpu():
    output = conv(input)

# 출력 텐서 출력
print(output.shape)

torch.Size([1, 64, 224, 224])