Question

编辑：GTX 1070，ubuntu 16.04，git hash： 3b75eb34ea2c4982fb80843be089f02d430faade

我正在根据自己的数据重新培训inception模型。一切都很好，直到最后的命令：

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

根据日志， Tensorflow似乎正在使用GPU ：

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)

但是当我在TensorBoard中检查学习时，网络主要使用CPU （蓝色/设备：CPU：0，绿色/设备：GPU：0）：

TensorBoard图：

TensorBoard graph

我尝试了这两个TensorFlow设置：

使用nvidia-367驱动程序，CUDA8 8.0，cuDNN从源代码安装 v5，来自大师的来源（16/10/06 - r11？）。为GPU编译使用方法：

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

在具有GTX的PC上使用Tensorflow的GPU映像 1070 8Go

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

任何帮助？

Answer 1

根据this issue ，“塔”起始于大部分工作。所以看起来很好。

除了还有一些奇怪的东西。正在运行watch nvidia-smi会：

星期一10月10日10:31:04 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 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

虽然top给出： 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似乎被忽略了......

Tensorflow不使用GPU（根据TensorBoard）

1 个答案: