2017-06-14 30 views
18

Khi tôi chạy một kịch bản keras, tôi nhận được kết quả như sau:Làm cách nào để kiểm tra xem keras có sử dụng phiên bản gpu của tensorflow không?

Using TensorFlow backend. 
2017-06-14 17:40:44.621761: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:40:44.621783: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:40:44.621788: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:40:44.621791: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:40:44.621795: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are 
available 
on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:40:44.721911: I 
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:901] successful 
NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be 
at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 
2017-06-14 17:40:44.722288: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:887] Found device 0 
with properties: 
name: GeForce GTX 850M 
major: 5 minor: 0 memoryClockRate (GHz) 0.9015 
pciBusID 0000:0a:00.0 
Total memory: 3.95GiB 
Free memory: 3.69GiB 
2017-06-14 17:40:44.722302: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:908] DMA: 0 
2017-06-14 17:40:44.722307: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:918] 0: Y 
2017-06-14 17:40:44.722312: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977] Creating 
TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 850M, 
pci bus id: 0000:0a:00.0) 

này có nghĩa là gì? Tôi đang sử dụng GPU hoặc CPU phiên bản của tensorflow?

Trước khi cài đặt máy ảnh, tôi đã làm việc với phiên bản GPU của dòng tensorflow.

Ngoài ra sudo pip3 list hiển thị tensorflow-gpu(1.1.0) và không có gì giống như tensorflow-cpu.

Chạy lệnh nêu trên [câu hỏi stackoverflow này], mang đến cho những điều sau đây:

The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, 
but these are available on your machine and could speed up CPU 
computations. 
2017-06-14 17:53:31.424793: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:53:31.424803: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:53:31.424812: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:53:31.424820: W 
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow 
library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are 
available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-06-14 17:53:31.540959: I 
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:901] successful 
NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be 
at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 
2017-06-14 17:53:31.541359: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:887] Found device 0 
with properties: 
name: GeForce GTX 850M 
major: 5 minor: 0 memoryClockRate (GHz) 0.9015 
pciBusID 0000:0a:00.0 
Total memory: 3.95GiB 
Free memory: 128.12MiB 
2017-06-14 17:53:31.541407: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:908] DMA: 0 
2017-06-14 17:53:31.541420: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:918] 0: Y 
2017-06-14 17:53:31.541441: I 
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977] Creating 
TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 850M, 
pci bus id: 0000:0a:00.0) 
2017-06-14 17:53:31.547902: E 
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:893] failed to 
allocate 128.12M (134348800 bytes) from device: 
CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 
Device mapping: 
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce 
GTX 850M, pci bus id: 0000:0a:00.0 
2017-06-14 17:53:31.549482: I 
tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:257] Device 
mapping: 
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce 
GTX 850M, pci bus id: 0000:0a:00.0 

Trả lời

34

Bạn đang sử dụng phiên bản GPU. Bạn có thể liệt kê các thiết bị tensorflow sẵn với (cũng kiểm tra this câu hỏi):

from tensorflow.python.client import device_lib 
print(device_lib.list_local_devices()) 

Trong trường hợp của bạn cả CPU và GPU có sẵn, nếu bạn sử dụng phiên bản cpu của tensorflow các gpu sẽ không được liệt kê. Trong trường hợp của bạn, mà không cần thiết lập thiết bị tensorflow của bạn (with tf.device("..")), tensorflow sẽ tự động chọn gpu của bạn!

Ngoài ra, sudo pip3 list của bạn cho thấy rõ ràng bạn đang sử dụng lưu lượng-gpu. Nếu bạn sẽ có phiên bản cpu tensoflow tên sẽ là một cái gì đó như tensorflow(1.1.0).

Kiểm tra this vấn đề để biết thông tin về cảnh báo.

Các vấn đề liên quan