Tensorflow 不使用 GPU(根据 TensorBoard)

Tensorflow not using GPU (according to TensorBoard)

编辑:GTX 1070,ubuntu16.04,git哈希: 3b75eb34ea2c4982fb80843be089f02d430faade

我正在根据自己的数据重新训练 inception 模型。一切都很好,直到最后一个命令:

bazel-bin/inception/flowers_train \
  --config=cuda \
  --train_dir="${TRAIN_DIR}" \
  --data_dir="${OUTPUT_DIRECTORY}" \
  --pretrained_model_checkpoint_path="${MODEL_PATH}" \
  --fine_tune=True \
  --initial_learning_rate=0.001 \
  --input_queue_memory_factor=1

根据日志,Tensorflow 似乎正在使用 GPU :

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:951] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1070
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.7715
pciBusID 0000:03:00.0
Total memory: 7.92GiB
Free memory: 7.77GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:972] DMA: 0
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] 0:   Y
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1041] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:03:00.0)

但是当我检查 TensorBoard 中的学习时,网络主要使用 CPU(蓝色/设备:CPU:0,绿色/设备:GPU:0):

TensorBoard 图:

我试过这两个 TensorFlow 设置:

  1. 使用 nvidia-367 驱动、CUDA8 8.0、cuDNN 从源安装 v5,来自大师的源代码(16/10/06 - r11?)。为 GPU 编译 使用:

    bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
    bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu    
    bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
    
  2. docker Tensorflow 在装有 GTX 的 PC 上的 GPU 图像 1070 8Go

    nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash
    

有什么帮助吗?

根据 this issue ,开始 'tower' 是执行大部分工作的地方。所以看起来基本上没问题。

除了还有点奇怪。 运行 watch nvidia-smi 给出:

2016 年 10 月 10 日星期一10:31:04

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.48                 Driver Version: 367.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1070    Off  | 0000:03:00.0      On |                  N/A |
| 29%   57C    P2    41W / 230W |   7806MiB /  8113MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1082    G   /usr/lib/xorg/Xorg                              69MiB |
|    0      3082    C   /usr/bin/python                               7729MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

虽然顶部给出: PID UTIL. PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TEMPS+ COM. 3082 root 20 0 26,739g 3,469g 1,657g S 101,3 59,7 7254:50 python

GPU好像被忽略了...