почему Tensorflow-GPU по-прежнему использует процессор - PullRequest
Новая
       32

почему Tensorflow-GPU по-прежнему использует процессор

0 голосов
/ 21 декабря 2018

Я использую Keras с tenorflow-gpu в бэкэнде, у меня не установлен tenorflow (CPU-версия), все выходы показывают выбранный графический процессор, но tf использует процессор и системную память

при запускемой код вывод: output_code

Я даже запустил device_lib.list_local_device () и вывод: list_local_devices_output

После запуска кода Iпопробовал nvidia-smi, чтобы увидеть использование gpu, и вывод: nvidia-smi output 

Tensorflow-gpu = "1.12.0"
CUDA toolkit = "9.0"
cuDNN = "7.4.1.5"

Переменные окружения содержат: 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp;
C:\WINDOWS\system32;
C:\WINDOWS;
C:\WINDOWS\System32\Wbem;
C:\WINDOWS\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;
C:\WINDOWS\System32\OpenSSH\;
C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\PhysX\Common;
D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
D:\Anaconda3\Library\usr\bin;
D:\Anaconda3\Library\bin;
D:\Anaconda3\Scripts;D:\ffmpeg\bin\;

Но все же, когдая проверяю использование памяти в диспетчере задач, вывод:

загрузка ЦП 51%, загрузка ОЗУ 86% загрузка ГП 1%, загрузка ГП ОЗУ 0% Task_manager_Output Итак, я думаю, что этовсе еще использует процессор вместо графического процессора.

Конфигурация системы: 

Windows-10 64 bit; IDE: Liclipse; Python: 3.6.5

1 Ответ

0 голосов
/ 21 декабря 2018

Это использует графический процессор, как вы можете видеть в журналах.Проблема в том, что многое не может быть сделано на графическом процессоре, и пока ваши данные невелики, а сложность мала, вы в конечном итоге будете использовать графическое ядро ​​мало.

  • Возможно, batch_sizeна низком уровне -> Увеличивайте, пока не столкнетесь с ошибками OOM
  • Загрузка данных занимает много времени, и ваш графический процессор должен ждать (чтение IO)
  • Недостаточно ОЗУ иприложение использует диск в качестве запасного варианта
  • Предварительная обработка должна быть медленной.Если вы имеете дело с изображением, попробуйте вычислить все как генератор или, если возможно, на графическом процессоре
  • Вы используете некоторые операции, которые не ускоряются GPU

Здесь - более подробное объяснение.

...