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.