caffe2之deteron之multi-GPU training throw an illegal memory access

一種建議是在python代碼開始處寫上

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2,3"

但本人嘗試無效，同時也沒有刪除

加入了第二種方法：

python2 tools/train_net.py --multi-gpu-testing \
  --cfg configs/getting_started/tutorial_2gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN.yaml \
  OUTPUT_DIR /tmp/output USE_NCCL True

編譯caffe2時要打開ncll，然後調用時 USE_NCCL True

本人最原始錯誤提示：[enforce fail at cudnn_wrappers.h:78] error == cudaSuccess. 77 vs 0.

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