昇思MindSpore进阶教程--安装常见问题（下）

大家好，我是刘明，明志科技创始人，华为昇思MindSpore布道师。
技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。
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Docker安装

Q: MindSpore是否支持Nvidia GPU独立显卡+Windows操作系统的个人电脑？
A: 目前MindSpore支持的情况是GPU+Linux与CPU+Windows的组合配置，Windows+GPU的支持还在开发中。 如果希望在GPU+Windows的环境上运行，可以尝试使用WSL+docker的方式，操作思路:

以WSL方式安装起Ubuntu18.04，参考Install Linux on Windows with WSL。

安装支持WSL的Nvidia驱动以及在WSL运行容器的环境部署，参考CUDA on WSL User Guide。

由于CUDA on WSL还是预览特性，注意参考链接里对Windows版本要求的说明，版本不够的需要做升级。

参考Docker镜像，取MindSpore-GPU镜像。如取MindSpore1.0.0版本容器，在WSL Ubuntu18.04中执行docker pull mindspore/mindspore-gpu:1.0.0运行容器:

docker run -it --runtime=nvidia mindspore/mindspore-gpu:1.0.0 /bin/bash

详细步骤可以参考社区提供的实践张小白教你安装Windows10的GPU驱动（CUDA和cuDNN）。 在此感谢社区成员张辉的分享。

卸载

Q: 如何卸载MindSpore？
A: 首先请确定MindSpore的全称，例如gpu版本的MindSpore，可以执行命令pip uninstall mindspore-gpu进行卸载。

环境变量

Q: 一些常用的环境变量设置，在新启动的终端窗口中需要重新设置，容易忘记应该怎么办？
A: 常用的环境变量设置写入到~/.bash_profile 或 ~/.bashrc中，可让环境变量设置在新启动的终端窗口中立即生效。

Q: 使用GPU版本MindSpore时，如何设置DEVICE_ID环境变量？
A: MindSpore GPU模式一般无需设置DEVICE_ID环境变量，MindSpore会根据cuda环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，自动选择可见的GPU设备。设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后，则DEVICE_ID环境变量代表可见GPU设备的下标:

执行export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,3,5后，DEVICE_ID应当被设置为0，1或2，若设置为3及以上，MindSpore会由于设备ID不合法而运行失败。

Q: 编译应用时报错/usr/bin/ld: warning: libxxx.so, needed by libmindspore.so, not found怎么办？
A: 寻找缺少的动态库文件所在目录，添加该路径到环境变量LD_LIBRARY_PATH中。

Q: 运行应用时出现ModuleNotFoundError: No module named 'te'怎么办？
A: 首先确认环境安装是否正确，te、topi等whl包是否正确安装。如果用户环境中有多个Python版本，如Conda虚拟环境中，需ldd name_of_your_executable_app确认应用所链接的libpython3.so是否与当前Python路径一致，如果不一致需要调整环境变量LD_LIBRARY_PATH顺序，例如

export LD_LIBRARY_PATH=`python -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))"`:$LD_LIBRARY_PATH

将当前的python命令对应程序的运行库路径加入到LD_LIBRARY_PATH的最前面。

Q: 运行应用时出现error while loading shared libraries: libpython3.so: cannot open shared object file: No such file or directory怎么办？
A: 该报错通常出现在装有多个Python版本的环境中，首先确认Python的lib目录是否在环境变量LD_LIBRARY_PATH中，可执行以下命令进行设置：

export LD_LIBRARY_PATH=python -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))":$LD_LIBRARY_PATH
另外如果在Conda虚拟环境中，Python 3.7.6以下版本不含该动态库，可以执行命令升级Conda中Python的版本，如：conda install python=3.7.11。

Q: Ascend AI处理器配套软件包与其他依赖软件已安装，但是执行MindSpore时提示Cannot open shared objectfile: No such file or directory该怎么办？
A: 常见原因有两种: Ascend AI处理器配套软件包或固件/驱动包版本不正确，或没有安装在默认位置且未配置相应的环境变量。

打开Ascend AI处理器配套软件包安装目录，默认/usr/local/Ascend下，各个子目录中的version.info文件，观察其版本号是否与当前使用的MindSpore版本一直，参照安装页面中关于Ascend AI处理器配套软件包版本的描述。如果版本不配套，请更换软件包或MindSpore版本。

检查Ascend AI处理器配套软件包与其他依赖软件是否安装在默认位置，MindSpore会尝试从默认安装位置/usr/local/Ascend自动加载，如果将Ascend软件包安装在自定义位置，请参照安装页面页面的安装指南一栏设置环境变量。如果将其他依赖软件安装在自定义位置，请根据其位置关系设置LD_LIBRARY_PATH环境变量。

安装验证

Q: MindSpore的GPU版本对设备的计算能力有限制吗？
A: 目前MindSpore仅支持计算能力大于5.3的设备。

Q: 个人电脑CPU环境安装MindSpore后验证代码时报错: the pointer[session] is null，具体代码如下，该如何验证是否安装成功呢？

import numpy as np
import mindspore as ms
import mindspore.ops as opsms.set_context(device_target="Ascend")
x = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x,y))

A: 验证安装是否成功，可以参照对应版本的安装指南页面中 验证是否成功安装 段落的描述：

python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"

如果输出：

MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!

说明MindSpore安装成功了。

Q: Linux平台下执行用例的时候会报错sh:1:python:not found或者由于链接到了Python2.7的版本中而报错No module named mindspore._extends.remote，该怎么处理？
A: 遇到类似的问题，大多是由于Python的环境问题，可以通过如下方式检查Python环境是否是MindSpore运行时所需要的环境。

在终端窗口中输入python，检查以下进入Python交互环境中的版本信息，如果直接报错则是没有Python的软连接；如果进入的是非Python3.7版本的环境，则当前Python环境不是MindSpore运行所需要的。

执行sudo ln -sf /usr/bin/python3.7.x /usr/bin/python创建Python的软连接，然后再检查执行。

Q: 在脚本中import mindspore之前import了其他三方库，提示如下错误(/{your_path}/libgomp.so.1: cannot allocate memory in static TLS block)该怎么解决?
A: 上述问题较为常见，当前有两种可行的解决方法，可任选其一:

交换import的顺序，先import mindspore再import其他三方库。

执行程序之前先添加环境变量（export LD_PRELOAD=/{your_path}/libgomp.so.1），其中{your_path}是上述报错提示的路径。

Q: mindspore和gmp都已经通过源码编译安装后，在脚本中执行import mindspore，提示如下错误(ImportError: libgmpxx.so: cannot open shared object file: No such file or directory)该怎么解决?
A: 上述问题的原因是在编译安装gmp库的时候没有设置–enable-cxx，正确的gmp编译安装方式如下（假设已经下载了gmp6.1.2安装包）：

$cd gmp-6.1.2
$./configure --enable-cxx
$make
$make check
$sudo make install

Q: 运行MindSpore时出现告警 UserWarning: The value of the smallest subnormal for <class 'numpy.float64'> type is zero. 应该怎么解决？
A: 上述问题出现在安装了较新版本的numpy(>=1.22.0)版本的ARM python3.9环境上。告警来自numpy而非MindSpore。如果告警影响到了代码的正常调测，可以考虑手动安装较低版本的numpy(<=1.21.2)来规避。

Q: 运行MindSpore时出现报错 AttributeError: module 'six' has no attribute 'ensure_text' 应该怎么解决？
A: 上述问题的原因是环境安装了较新版本的asttokens(>=2.0.6)，其依赖的six版本不匹配。更新six版本(>=1.12.0)即可解决。

Q: 运行MindSpore时出现报错 ModuleNotFoundError: No module named 'requests' 应该怎么解决？
A: 上述问题的原因是当前python环境缺少requests包，pip install requests即可解决。