Amazon EC2 Tensorflow GPUのサポート

Question

私はたくさんの周りを見てみましたが、修正がまだ見つかりませんでした。

すべてのパスと環境変数をチェックしてみました。

/ホーム/：できるだけ早くTensorflowが、これが出力され、インポートされるよう

私はディープラーニングAMI（m4.xlarge）でPython 3.6を使用してTensorFlowバックエンドでKerasを実行してみてください

RuntimeWarning： 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util'モジュールのコンパイル時バージョン3.5がランタイムバージョン3.6と一致しません return f（* args）//、** kwds）

実行：

print ("VERSION", tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))) 

戻り値：

2017年12月6日01：19：49.592416：137]あなたのCPUは、このTensorFlowその命令をサポートしている：私は/コア/プラットフォーム/ cpu_feature_guard.ccをtensorflow SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 2017-12-06 01：19：49.603333：E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc：406] cuInitへの呼び出しに失敗しました：CUDA_ERROR_UNKNOWN 2017- 12-06 01：19：49.603378：I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc：145]カーネルドライバがこのホスト上で動作していないようです（ip-172-31-41-243）：/ pr oc/driver/nvidia/versionは存在しません。 デバイスマッピング：既知のデバイスはありません。 2017年12月6日01：19：49.604178：I /コア/ common_runtime/direct_session.cc tensorflow：299]デバイスのマッピング：

VERSION <tensorflow.python.client.session.Session object at 0x7f24f3d69c88> 

私はGPUが実行するために得ることができない理由を任意の手掛かり？

Answer 1

私はこの問題が面白いと思います。 GPUサポートを有効にするには、サポートされているGPUデバイスがインスタンスにインストールされていることを確認してください。私が知る限り、M4インスタンスはGPUを提供しません。

この問題を解決するには、P3とP2インスタンスのようなGPUで新しいインスタンスを開始する必要があります。 （個人的な探求のために、私はよりコスト効率の良いインスタンスを見つけることを開始することをお勧めします）。同じコードをもう一度実行し、コード自体にバグがない場合はうまくいくと思います。