Le compilateur utilise-t-il automatiquement le GPU lors de la compilation ou dois-je l'utiliser manuellement?

Question

J'ai compilé ce programme pour bird image preprocessing sur mon pc avec 8 Go de RAM, intel core i7-4th gen. processeur, mais chaque fois est-se coince après avoir exécuté pendant un certain temps montrant cette erreur:

File "bird.py", line 13, in <module> 
    X,Y,X_test,Y_test = pickle.load(open("full_dataset.pkl", "rb")) 
MemoryError 

Être un débutant à tensorflow, je ne suis pas sûr que CUDA (que j'ai installé avec succès) est utilisé ou est-ce juste la CPU encore en train d'effectuer les calculs.

Answer 1

L'erreur que vous voyez est déclenchée avant tout calcul GPU (ou tout calcul TensorFlow). Le MemoryError implique que le décodage de l'ensemble de données entraîne un manque de mémoire ou une corruption des données. Essayez de charger un jeu de données plus petit pour voir si le problème persiste. En ce qui concerne votre question initiale, si vous avez installé la version GPU de TensorFlow, et une version compatible de CUDA (c.-à-d. CUDA 8.0) et cuDNN, TensorFlow déchargera une grande partie du calcul sur votre GPU, y compris les multiplications matricielles et des circonvolutions qui constitueront l'essentiel du temps passé pendant la formation.