Tensorflow: Tensorflow가 cifar10 예제에서 GPU에 작업을 할당하지 않음

에 만든 2015년 11월 20일 · 3코멘트 · 출처: tensorflow/tensorflow

장치 배치 로깅이 켜진 상태에서 cifar10_multi_gpu_train.py 스크립트를 실행 중이며 모든 작업이 CPU에 배치되고 있음을 알 수 있습니다. 실행하면 다음과 같이 출력됩니다.

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. 행이 현재 세션과 연결된 장치를 나열해야 한다고 생각하지만 장치가 없는 이유는 무엇입니까? 스크립트 호출
tf.device('/gpu:0') .

내 GPU는 Nvidia GeForce GTX 970입니다.

출처

jricheimer

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실수로 "--config=cuda" 플래그 없이 python 패키지를 빌드했을 것입니다. 이 플래그로 다시 빌드한 다음 pip가 tensorflow를 제거한 다음 새로 빌드된 패키지로 다시 설치하면 완벽하게 작동했습니다.

jricheimer 에 2015년 11월 23일

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jricheimer 에 2015년 11월 23일

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장치 배치 로깅이 켜진 상태에서 cifar10_multi_gpu_train.py 스크립트를 실행할 때도 동일한 문제가 발생했습니다. "--config=cuda" 플래그 없이 실수로 python 패키지를 빌드했음에 틀림없다"고 말할 때 무슨 뜻인지 모르겠습니다. 어떤 python 패키지를 다시 빌드했는지 알 수 있습니까?

GuangmingZhu 에 2016년 10월 31일

@GuangmingZhu , TensorFlow 다운로드 및 설정 페이지 에서 pip 패키지를 빌드하는 명령은 다음과 같아야 합니다.

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

방금 --config=cuda 을(를) 잊어버렸습니다.

jricheimer 에 2016년 11월 01일

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