Tensorflow: cifar10の例でTensorflowがGPUにタスクを割り当てていない

作成日 2015年11月20日 · 3コメント · ソース: tensorflow/tensorflow

デバイス配置ログをオンにしてcifar10_multi_gpu_train.pyスクリプトを実行していますが、すべての操作がCPUに配置されていることがわかります。実行すると、次のように出力されます。

Filling queue with 20000 CIFAR images before starting to train. This will take a few minutes.
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 8
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:45] Direct session inter op parallelism threads: 8
Device mapping: no known devices.
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:111] Device mapping:

softmax_linear/biases/ExponentialMovingAverage: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:289] softmax_linear/biases/ExponentialMovingAverage: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
.....
.....

Device mapping: no known devices.の行には、現在のセッションに関連付けられているデバイスがリストされていると思いますが、なぜデバイスがないのですか？スクリプトは
tf.device('/gpu:0') 。

私のGPUはNvidiaGeForce GTX970です。

ソース

jricheimer

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これを解決しました。

「--config = cuda」フラグなしで誤ってpythonパッケージをビルドしたに違いありません。このフラグを使用して再構築し、pipでアンインストールされたテンソルフローを再構築し、新しく構築されたパッケージで再インストールすると、完全に機能しました。

jricheimer 2015年11月23日

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これを解決しました。

jricheimer 2015年11月23日

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デバイス配置ログをオンにしてcifar10_multi_gpu_train.pyスクリプトを実行しているときにも、同じ問題が発生しました。「「--config = cuda」フラグなしで誤ってPythonパッケージをビルドしたに違いない」とはどういう意味かわかりませんが、どのPythonパッケージを再構築したかわかりますか？

GuangmingZhu 2016年10月31日

@ GuangmingZhu 、TensorFlowのダウンロードとセットアップページで、pipパッケージをビルドするコマンドは次のようになります。

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

--config=cudaを忘れてしまいました。

jricheimer 2016年11月01日

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