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GPUでテンソルフローを実行できません

GPUでtensorflowコードを実行したいのですが、機能しません。私はCudaとcuDNNをインストールしていて、互換性のあるGPUも持っています。

このサンプルは、GPUの公式ウェブサイトチュートリアルから取得しました GPUのTensorflowチュートリアル

# Creates a graph.
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)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

これが私の出力です：

Device mapping: no known devices.
2017-10-31 16:15:40.298845: I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:300] Device mapping:

MatMul: (MatMul): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
2017-10-31 16:15:56.895802: I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:872] MatMul: (MatMul)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
b: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
2017-10-31 16:15:56.895910: I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:872] b: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a_1: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
2017-10-31 16:15:56.895961: I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:872] a_1: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
2017-10-31 16:15:56.896006: I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:872] a: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]

GPUで実行するためのオプションがありません。これを使用して、GPUで手動で実行するように強制しようとしました。

with tf.device('/gpu:0'):
...

それはたくさんのエラーを与えました：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1327, in _do_call
    return fn(*args)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1297, in _run_fn
    self._extend_graph()
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1358, in _extend_graph
    self._session, graph_def.SerializeToString(), status)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/contextlib.py", line 88, in __exit__
    next(self.gen)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation 'MatMul_1': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
     [[Node: MatMul_1 = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/device:GPU:0"](a_2, b_1)]]

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 895, in run
    run_metadata_ptr)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1124, in _run
    feed_dict_tensor, options, run_metadata)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1321, in _do_run
    options, run_metadata)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1340, in _do_call
    raise type(e)(node_def, op, message)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation 'MatMul_1': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
     [[Node: MatMul_1 = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/device:GPU:0"](a_2, b_1)]]

Caused by op 'MatMul_1', defined at:
  File "<stdin>", line 4, in <module>
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py", line 1844, in matmul
    a, b, transpose_a=transpose_a, transpose_b=transpose_b, name=name)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py", line 1289, in _mat_mul
    transpose_b=transpose_b, name=name)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 767, in apply_op
    op_def=op_def)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2630, in create_op
    original_op=self._default_original_op, op_def=op_def)
  File "/home/abhor/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1204, in __init__
    self._traceback = self._graph._extract_stack()  # pylint: disable=protected-access

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'MatMul_1': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
     [[Node: MatMul_1 = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/device:GPU:0"](a_2, b_1)]]

一部の行には、CPUのみが使用可能であると記載されていることがわかります。

これが私のグラフィックカードの詳細とCudaのバージョンです。

nvidia-smiの出力：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.81                 Driver Version: 384.81                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 940MX       Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   43C    P0    N/A /  N/A |    274MiB /  2002MiB |     10%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

nvcc -Vの出力

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

CuDNNを確認する方法がわかりませんが、公式ドキュメントに記載されている方法でインストールしたので、同様に機能するはずです。

編集：pip3 list | grep tensorflowの出力

tensorflow-gpu (1.3.0)
tensorflow-tensorboard (0.1.8)
pythontensorflowgpu
5
Abhor

このコードを試してください：

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
      allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))
9
Luís Carlos Silva Eiras

実際、テンソルフローはあなたの状況でCUDAGPUを見つけることができません。

そこにある出力デバイスリストを参照してください。

Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]

これは、GPUが見つからないことを意味します。ここでコードを参照すると、 テンソルフローで現在使用可能なGPUを取得する方法は？ からGPU（テンソルフローが実際に見つけることができる）をリストできます。

from tensorflow.python.client import device_lib

def get_available_gpus():
    local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
    return [x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU']

実際に検出されたgpu/sが返されることを確認する必要があります。これにより、tensorflowはgpuデバイスを使用できます。

CUDAのインストール/設定、テンソルフローバージョン、GPUモデル、特にGPUコンピューティング機能など、gpuが見つからない可能性はたくさんあります。特定のGPUモデルのテンソルフローバージョンサポートをチェックアウトする必要があり、GPU機能（NVidia GPUの場合）をチェックアウトする必要があります。

0
Kelly Hwong

一般的に、私の推奨事項は conda 環境を使用することです。この場合、OS全体を再インストールせずに、新しい新しい環境を作成し、tensorflowまたはその他のツールを最初からインストールしてみることができます。付加価値として、PC上の環境以上のものを持つことができます

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ChaosPredictor