clab / clab/dynet_tutorial_examples
Can't run tutorial_parser.ipynb on GPU
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 434
- Forks
- 113
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
When I pasted all the contents into a single Python file and run the following:
```
python parser.py --dynet-gpus 1 --dynet-mem 10000
```
It throws the following Not Implemented error:
```
[dynet] initializing CUDA
Request for 1 GPU ...
[dynet] Device Number: 0
[dynet] Device name: Tesla K80
[dynet] Memory Clock Rate (KHz): 2505000
[dynet] Memory Bus Width (bits): 384
[dynet] Peak Memory Bandwidth (GB/s): 240.48
[dynet] Memory Free (GB): 11.927/11.9956
[dynet]
[dynet] Device(s) selected: 0
[dynet] random seed: 3589591803
[dynet] allocating memory: 10000MB
[dynet] memory allocation done.
Traceback (most recent call last):
File "parser.py", line 206, in
dev_loss += loss.scalar_value()
File "_gdynet.pyx", line 947, in _gdynet.Expression.scalar_value (_gdynet.cpp:23604)
cpdef scalar_value(self, recalculate=False):
File "_gdynet.pyx", line 960, in _gdynet.Expression.scalar_value (_gdynet.cpp:23509)
return c_as_scalar(self.cgp().get_value(self.vindex))
RuntimeError: RestrictedLogSoftmax not yet implemented for CUDA (contributions welcome!)
```
Does that mean this notebook can only run on CPU for now?
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo el comando de parser.py y compara su comportamiento con tutorial_parser.ipynb en CPU y GPU. Investiga el error de CUDA de DyNet RestrictedLogSoftmax informado; al finalizar, se debería establecer si el tutorial admite la ejecución en GPU o identificar la limitación documentada.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, python
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 25/100