構成tensor 2 tensorはGPUの上で運行します


1.tensor 2 tensorがGPU上で動作する簡単なまとめ

  • まずtensorflowの簡単なプログラムがGPU上で実行できるかどうかをテストし、次のコード
  • を実行する.
    import tensorflow as tf
    with tf.device('/device:GPU:0'):
         a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
         b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
         c = tf.matmul(a, b)
    
    sess = tf.Session()
    sess.run(c)
    

    2.condaを使用してtensor 2 tensorをインストールする

    #  conda 
    conda create --name PY368 python==3.6.8
    conda activate PY368
    conda install pip
    pip install tf-nightly-gpu  # preview
    pip install tensor2tensor[tensorflow_gpu]
    
    #  cuda  #  cudnn 
    cat /usr/local/cuda/version.txt
    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    
    # tensorflow cuda10.1
    conda search cuda
    conda install cudatoolkit==10.0.130
    
    #  GPU 
    watch -n1 nvidia-smi
    
    #  sshd_config 
    sudo echo "GatewayPorts yes" >> /etc/ssh/sshd_config
    systemctl restart sshd  #  ssh 
    
    #  , , , tensorboard , 
    ssh -qTfNn -R '[::]:10036:localhost:6006' [email protected]( ip)
    
    

    注意事項

  • 現在tensorflowはcuda 10をサポートしていない.1(20190919)、具体的には公式サイトの声明
  • に注意してください.
  • condaを使用してcuda環境をインストールすることができ、これによりcuda環境の隔離
  • を行うことができる.