成功构建后，带有 Cuda 的 Python OpenCV 无法正常工作

Posted 2023-03-23

【中文标题】成功构建后，带有 Cuda 的 Python OpenCV 无法正常工作

【英文标题】：Python OpenCV with Cuda not working after successful build

【发布时间】：2021-11-13 16:34:17

【问题描述】：

我在 Windows 10 上，使用 Python 3.9.6，我的 cv2 版本是 4.4.0。我用 Cuda 成功构建了 OpenCV，在调用 cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 后，它按预期返回 1。以下几行也可以正常工作。

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(proto_file, weights_file)
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

# multiple lines
# processing frame
# and setting input blob

net.setInput(in_blob)

但是，执行以下行会引发异常。

output = net.forward()

例外：

cv2.error: OpenCV(4.4.0) G:\opencv-4.4.0\opencv-4.4.0\modules\dnn\src\dnn.cpp:2353：错误： （-216：不支持 CUDA）OpenCV 不是为使用选定的而构建的 设备。请在您的构建中检查 CUDA_ARCH_PTX 或 CUDA_ARCH_BIN 配置。在功能上 'cv::dnn::dnn4_v20200609::Net::Impl::initCUDABackend'

消息说我的 Cuda 不是为与所选设备（我猜是我的 GPU）一起工作而构建的。 它似乎遇到了与 CUDA_ARCH_BIN 和/或 CUDA_ARCH_PTX 的冲突。我的 GPU 模型是 NVIDIA Geforce MX130，它的 CUDA_ARCH_BIN 值是我发现的 6.1，我根据 CMake 设置它。 我该如何解决这些问题？如果我需要提供更多信息，请告诉我。

【参考方案1】：

“消息来源说”MX130 具有 Maxwell 内核，而不是 Pascal 内核。麦克斯韦是帕斯卡的前身。

因此，您只有 CUDA 计算能力 5.0。

您应该使用适当的工具（例如 GPU-Z）进行检查，该工具会尽力查询硬件而不是按照规格进行。

来源：

https://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_10_series#GeForce_10_(10xx)_series_for_notebooks（注意Fab (nm) 不同，代号是GM108，而不是GPxxx） https://www.techpowerup.com/gpu-specs/geforce-mx130.c3043

【讨论】：

那么，我应该将 CUDA_ARCH_BIN 设置为 5.0 吗？为什么大多数地方都说6.1？在 GPU 硬件规格方面，我是初学者。

NVIDIA 的 website 表示 Maxwell (5.x)。我找不到任何表明 MX130 具有计算能力 6.1 (Pascal) 的网站

是的，我现在就试试 5.0。我认为它会工作。 OpenCV 的 CUDA 模块的默认值编译为几个计算能力，这也是构建启用 CUDA 的 OpenCV 需要这么长时间的原因。

我通过将 CUDA_ARCH_BIN 设置为 5.0 来重建它。它奏效了。