2017-04-17 2 views
0

J'ai récemment ajouté un ram de 8gb à mon ordinateur pour faciliter le calcul, mais le tensorflow gpu ne semble pas le reconnaître même si mon ubuntu le reconnaît. Voici mon résultat après l'exécution sudo lshw -class memory et le résultat estram non détecté par tensorflow gpu

*-memory 
    description: System Memory 
    physical id: 2c 
    slot: System board or motherboard 
    size: 16GiB 
*-bank:0 
     description: SODIMM Synchronous 2400 MHz (0.4 ns) 
     product: HMA81GS6AFR8N-UH 
     vendor: 009C35230000 
     physical id: 0 
     serial: 31D92036 
     slot: ChannelA-DIMM0 
     size: 8GiB 
     width: 64 bits 
     clock: 2400MHz (0.4ns) 
*-bank:1 
     description: SODIMM Synchronous 2400 MHz (0.4 ns) 
     product: CT8G4SFS824A.C8FAD1 
     vendor: 009D36160000 
     physical id: 1 
     serial: 156C0B48 
     slot: ChannelB-DIMM0 
     size: 8GiB 
     width: 64 bits 
     clock: 2400MHz (0.4ns) 

Cependant, le gpu tensorflow ne reconnaît pas et toujours sortie comme suit

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1070 
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.645 
pciBusID 0000:01:00.0 
Total memory: 7.92GiB 
Free memory: 7.66GiB 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0: Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating 
TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0) 

Y at-il des mesures supplémentaires que je dois faire pour obtenir mon bélier complet reconnu?

Répondre

0

GPU RAM et RAM système sont deux choses différentes et séparées

+0

Oh oui exactement, merci de signaler! –