pycuda和tensorflow可以一起工作吗？

Question

一旦张量流处于活动状态。即使我使用

sess.close()

...

，它也会使每个 cuda 代码崩溃

错误消息是：

pycuda._driver.LogicError：cuFuncSetBlockShape失败：无效 资源句柄

以下代码是 pycuda 运行的简单示例 cuda 代码：
一旦我添加

sess = tf.Session()

。我的cuda代码崩溃了。没有

sess = tf.Session()

，它工作正常。

import tensorflow as tf
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy
from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
  const int i = threadIdx.x;
  dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")

## tensorflow will make any other cuda code crash............
sess = tf.Session()
sess.close()
## tensorflow will make any other cuda code crash............

multiply_them = mod.get_function("multiply_them")
a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b), block=(400,1,1), grid=(1,1))
print (dest-a*b)
print("finish")

有什么建议吗？谢谢~~~

Answer 1

我怀疑与这里同样的问题：pycuda 和 scikit-cuda 可以一起工作吗？

简短回答：不要使用

import pycuda.autoinit

；这会创建一个新的 CUDA 上下文，您必须手动管理（推送和弹出）。

相反，请使用

import pycuda.autoprimaryctx

保留大多数其他 CUDA 应用程序自动使用的现有主 CUDA 上下文。