Я работаю над маленьким случаем с Tensorflow. Установленная версия: tensorflow (версия 1.13.1), tensorflow-gpu == 1.13.1, cuda10.0, cudnn7.4, windows10, GPU: 740M, совместимость : 3.5.
Проблема, когда я запустите код, чтобы проверить, используется ли графический процессор для ускорения процесса, nvidia-smi
, запущенных процессов не найдено.
Вот часть моего кода:
class DQN():
# DQN Agent
def __init__(self, env):
self.replay_buffer = deque()
self.time_step = 0
self.epsilon = INITIAL_EPSILON
self.state_dim = env.observation_space.shape[0]
self.action_dim = env.action_space.n
# Init session
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= "0,1,2"
config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True,device_count = {'GPU': 3} )
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
self.session = tf.InteractiveSession(config = config)
self.create_Q_network()
self.create_training_method()
self.session.run(tf.global_variables_initializer())
# loading networks
self.saver = tf.train.Saver()
global summary_writer
summary_writer = tf.summary.FileWriter('~/car_logs',graph=self.session.graph)
, и я использую log_device_placement
для записи состояния устройства, я могу получить результат. Кажется, что GPU успешно используется в этом процессе из показанного журнала?
Since I use self.session = tf.InteractiveSession(config = config)
, I guess all the operation will be run in this session. But why even the process of GPU won't show by nvidia-smi?
I constantly call the ``nvidia -smi``` while the program running, but get the same result. I know the memory usage may not shown in wdmm mode, but the process is supposed to be there I guess.
введите описание изображения здесь
Как мне проверить это, если я sh успешно работает на моем графическом процессоре.
Спасибо за внимание!