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Tensorflow不使用GPU（根据TensorBoard）

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Tensorflow不使用GPU（根据TensorBoard）,tensorflow,gpu,tensorboard,Tensorflow,Gpu,Tensorboard,编辑：GTX 1070，ubuntu 16.04，git哈希： 3B75EB34EA2C4982FB80843BE089F02D430立面 我正在根据自己的数据重新训练模型。一切正常，直到最后命令： bazel-bin/inception/flowers_train \ --config=cuda \ --train_dir="${TRAIN_DIR}" \ --data_dir="${OUTPUT_DIRECTORY}" \ --pretrained_model_checkpo

编辑：GTX 1070，ubuntu 16.04，git哈希： 3B75EB34EA2C4982FB80843BE089F02D430立面

我正在根据自己的数据重新训练模型。一切正常，直到最后命令：

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)
但是当我在TensorBoard中检查学习时，网络主要使用CPU（蓝色/设备：CPU:0，绿色/设备：GPU:0）：

张力球板图：

我尝试了两种TensorFlow设置：

  • 使用nvidia-367驱动程序、CUDA8 8.0、cuDNN从源代码处安装 v5，源于主机（2006年10月16日-r11？）。为GPU编译 使用：

  • 带有GTX的PC上Tensorflow的docker GPU图像 10708GO

    • 有什么帮助吗？

    根据《盗梦空间》的说法，“塔”是执行大部分工作的地方。所以看起来基本上没问题

    不过还是有点奇怪。 运行
    watch nvidia smi
    可提供：

    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 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
    而top提供： 
    
PID UTIL。PR NI VIRT RES SHR S%CPU%MEM TEMPS+COM。
3082根20 0 26739G 3469G 1657G S 101,3 59,7 7254:50 python

    GPU似乎被忽略了…

    根据《盗梦空间》的说法，大部分工作都是在“塔楼”进行的。所以看起来基本上没问题

    不过还是有点奇怪。 运行
    watch nvidia smi
    可提供：

    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 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
    而top提供： 
    
PID UTIL。PR NI VIRT RES SHR S%CPU%MEM TEMPS+COM。
3082根20 0 26739G 3469G 1657G S 101,3 59,7 7254:50 python

    GPU似乎被忽略了…

    okkkk。此时，我正在从docker图像运行tensorflow。在这种情况下，
    watch nvidia smi
    似乎不可靠。ok。此时，我正在从docker图像运行tensorflow。在这种情况下，
    watch nvidia smi
    似乎不可靠。 
    +-----------------------------------------------------------------------------+
| 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 |
+-----------------------------------------------------------------------------+