gpuでテンソルフローテキストモデルを実行

Question

cpuでは、テキストのトレーニングコード（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum）が完璧に実行されます。モデルはまだ訓練を受けたが、やはりCPUになっている https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention.py#L84 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention_model.py#L149 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention_model.py#L217 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention_model.py#L228

：速く訓練のためにGPU上でコードを実行するに

、私は4行を次のように "GPU" に "CPU" に変更されました、そしてgpuではなく。 （私はnvidia-smiを使用して確認しました）

gpuでトレーニングするために何か変更が必要な場合は教えてください。

Answer 1

このコードの行を変更すると、

# change this line 
# tf.app.flags.DEFINE_integer('num_gpus', 0, 'Number of gpus used.') 
tf.app.flags.DEFINE_integer('num_gpus', 1, 'Number of gpus used.') 

textsum/seq2seq_attention_model.py

textsum/seq2seq_attention.py GPU上でのトレーニングモデルにあなたを助ける

# if self._num_gpus > 1: 
#  self._cur_gpu = (self._cur_gpu + 1) % (self._num_gpus-1) 
self._cur_gpu = (self._cur_gpu + 1) % (self._num_gpus-1 if self._num_gpus > 1 else self._num_gpus) 

参照号link