如何確定自己的cuda真的安裝成功並且tf有真的用到GPU ??? - Cupoy

2020/03/20 上午 01:58

電腦視覺深度學習討論版

Kent

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cuda安裝

gpu使用

助教與各位大大好，

小弟在cv & dl 的期末時候發現自己在專案訓練資料的時候，

GPU的數據長這樣...，在後半部的batch_size需要調到很小才能run...

不禁懷疑是這樣一張GPU不夠? 還是我設定沒有設好???

乍看之下GPU-Util 有71%感覺應該有用到才對! 但是我該怎麼確認他多執行緒的部分執行狀況?

然後我看在Process name中有滿多"Insufficient Permissions"，這是表示我沒有設定成功嗎???

小弟我目前電腦是Windows，我是參考某個部落客的設定執行安裝的(詳情是哪位我忘了...)

不曉得各位講師或前輩大大們有推薦的安裝網頁嗎? windows 或 Linux都好，如果windows會有問題我會想辦法改成雙系統來安裝設定cuda! 請問有人可以解救嗎???

回答列表

• 2020/03/20 下午 11:54
  Jeffrey
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  CUDA 在 windows 下安裝:

  https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/

  Windows 環境設定:

  SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\libx64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

  
  

  在程式裡檢查:

  import os # 建議使用這種方式
  import tensorflow as tf
  os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # python 的方式指定GPU id
  from keras.backend.tensorflow_backend import set_session # 如果不是使用Kears的話，可以不用寫這句話
  config = tf.ConfigProto()
  config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 # 指定GPU 利用率
  set_session(tf.Session(config=config))