2016-10-07 13 views
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編集をGPUを使用していません。すべては最後のコマンドまで細かいです:Tensorflowは(TensorBoardによる)

bazel-bin/inception/flowers_train \ 
    --config=cuda \ 
    --train_dir="${TRAIN_DIR}" \ 
    --data_dir="${OUTPUT_DIRECTORY}" \ 
    --pretrained_model_checkpoint_path="${MODEL_PATH}" \ 
    --fine_tune=True \ 
    --initial_learning_rate=0.001 \ 
    --input_queue_memory_factor=1 

ログによると、TensorflowはGPU使用しているように見える:

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:951] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1070 
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.7715 
pciBusID 0000:03:00.0 
Total memory: 7.92GiB 
Free memory: 7.77GiB 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:972] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] 0: Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1041] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:03:00.0) 

しかし、私はTensorBoardでの学習をチェックしています、ネット

TensorBoardグラフ:

主としてCPU
(:CPU:0、緑/デバイス:GPU:0青/デバイス)を使用しています

TensorBoard graph

私はこの二TensorFlowセットアップしようとしている:

  1. NVIDIA-367ドライバとソースからインストール

    をCUDA8 8.0、cuDNN V5、マスタ(16/10/06からソース - r11?)。 GPU 使用のためにコンパイル:Tensorflowの

    bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer 
    bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu  
    bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 
    
  2. ドッキングウィンドウのGPUの画像は、GTX 1070 8Go

    nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash 
    

どれでも助けを借りて、PC上で?

答えて

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this issueによれば、開始時の「タワー」は、作業の大部分が実行されている場所です。だから大部分はうまくいくようだ。

まだ奇妙なことがあります。 はwatch nvidia-smiを実行すると得られます。

月10月10日10時31分04秒2016

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| NVIDIA-SMI 367.48     Driver Version: 367.48     | 
|-------------------------------+----------------------+----------------------+ 
| GPU Name  Persistence-M| Bus-Id  Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | 
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|   Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | 
|===============================+======================+======================| 
| 0 GeForce GTX 1070 Off | 0000:03:00.0  On |     N/A | 
| 29% 57C P2 41W/230W | 7806MiB/8113MiB |  0%  Default | 
+-------------------------------+----------------------+----------------------+ 

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| 0  1082 G /usr/lib/xorg/Xorg        69MiB | 
| 0  3082 C /usr/bin/python        7729MiB | 
+-----------------------------------------------------------------------------+ 

をトップが与える中: PID UTIL. PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TEMPS+ COM. 3082 root 20 0 26,739g 3,469g 1,657g S 101,3 59,7 7254:50 python

GPUをokkkk

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...無視しているようです。この時点で、私はドッカー画像からテンソルフローを実行していました。この場合、 'watch nvidia-smi'は信頼できないようです。 – seeb0h

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