Tensorflow ne veut pas utiliser GPU

Question

Je veux former "standford chatbot" d'ici https://github.com/chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/tree/master/assignments/chatbot sur GPU, mais il n'utilise pas mon GPU, mais toutes les bibliothèques de besoin (CuNN, CUDA, tensorflow-gpu, etc.) sont installé J'ai essayé:

def train(): 
""" Train the bot """ 

test_buckets, data_buckets, train_buckets_scale = _get_buckets() 
# in train mode, we need to create the backward path, so forwrad_only is False 

model = ChatBotModel(False, config.BATCH_SIZE) 
model.build_graph() 

saver = tf.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables()) 

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True)) as sess: 
    print('Start training') 

    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    _check_restore_parameters(sess, saver) 

    iteration = model.global_step.eval() 
    total_loss = 0 
    while True: 

     skip_step = _get_skip_step(iteration) 
     bucket_id = _get_random_bucket(train_buckets_scale) 
     encoder_inputs, decoder_inputs, decoder_masks = data.get_batch(data_buckets[bucket_id], 
                     bucket_id, 
                     batch_size=config.BATCH_SIZE) 
     start = time.time() 
     _, step_loss, _ = run_step(sess, model, encoder_inputs, decoder_inputs, decoder_masks, bucket_id, False) 
     total_loss += step_loss 
     iteration += 1 

     if iteration % skip_step == 0: 
      print('Итерация {}: потеря {}, время {}'.format(iteration, total_loss/skip_step, time.time() - start)) 
      start = time.time() 
      total_loss = 0 
      saver.save(sess, os.path.join(config.CPT_PATH, 'chatbot'), global_step=model.global_step) 
      if iteration % (10 * skip_step) == 0: 
       # Run evals on development set and print their loss 
       _eval_test_set(sess, model, test_buckets) 
       start = time.time() 
      sys.stdout.flush() 

Mais il montre toujours:

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device to node 'save/Const': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available. 

Collocation Debug info: groupe avait les types Collocation et appareils suivants: Const: CPU identité: CPU [[Node: save/Const = Constdtype = DT_STRING, valeur = Tensor, _device = "/ périphérique: GPU: 0"]]

Y at-il un fichier de configuration pour tensorflow où je peux spécifier d'utiliser uniquement GPU ou certains une autre façon (j'ai essayé "avec tf.device ("/gpu: 0 "):" et device_count = { 'GPU': 1}))

Answer 1

de votre erreur:

Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available.

cela signifie que l'opération 'save/Const' ne peut pas être affectée de force à un GPU via with tf.device(): car il n'y a pas d'implémentation GPU pour cela. Enlevez la pièce with tf.device(): (ou mettez cette opération en dehors de cela) et laissez TF décider où placer les opérations (elle préférera de toute façon GPU sur CPU)