Выделите использование GPU только для Tensorflow - Windows 10 - PullRequest
Новая
       11

Выделите использование GPU только для Tensorflow - Windows 10

0 голосов
/ 25 апреля 2020

Недавно успешно сконфигурировал мой GPU с Tensorflow, чтобы минимизировать время обучения 16-итеративных нейронных моделей из 150 эпох каждый из 12 часов на CPU. Я еще не тестировал производительность графического процессора во всех 16 итерациях, хотя полагаю, что это займет гораздо меньше времени, чем 12 часов (мое предположение).

Прошлой ночью я провел обучение модели для 1 итерации из 150 эпох. и модель заняла приблизительно 30 минут, чтобы обучиться. Тем не менее, я заметил из показателей жизненного цикла моей системы, что графический процессор использовался только для 10% своей емкости, в отличие от 90% процессорной мощности, используемой для обучения модели в течение 150 эпох. Несмотря на то, что мой графический процессор правильно настроен на CUDA и CuDNN, он использует только 10% своей емкости для Tensorflow. Как я могу сконфигурировать Tensorflow для использования 100% мощности моего GPU и освободить всю емкость CPU?

Конфигурация относительно GPU 

from tensorflow.python.client import device_lib 

print(device_lib.list_local_devices())

stdout 1: 

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 10937863864393548495
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 4849834393
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 7632083706462665444
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1660 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5"
]

import tensorflow as tf

print("Version: ", tf.__version__)
print("Eager mode: ", tf.executing_eagerly())
print("Hub version: ", hub.__version__)
print("GPU is", "available" if tf.config.list_physical_devices('GPU') else "NOT AVAILABLE")
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

стандартный вывод 2: 

TensorFlow version:  2.1.0
Version:  2.1.0
Eager mode:  True
Hub version:  0.7.0
GPU is available
Num GPUs Available:  1

from platform import python_version

print("Python version installed: ", python_version())

стандартный вывод 3: 

Python version installed:  3.7.4

!nvcc --version

стандартный вывод 4: 

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:12:52_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

CuDNN версия: cudnn-10.1- windows10 -x64-v7.6.5.32

...