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)を使用しています私はこの二TensorFlowセットアップしようとしている:
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
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?
...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