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tensorflow - tensorflow安装的速度基准测试

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 13:22:38 25 4
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我怀疑在我的gpu盒上是否正确配置了tensorflow,因为在花哨的gpu机器上训练一个简单的线性回归模型(batchsize = 32,1500个输入特征,150个输出变量)时,每次迭代的速度大约慢100倍,而在笔记本电脑上。

我正在使用配有现代CPU的Titan X,等等。nvidia-smi说我的gpu利用率仅为10%,但是我希望这是因为批处理量很小。我没有使用feed_dict将数据移动到计算图中。一切都通过tf.decode_csv和tf.train.shuffle_batch来了。

有人对如何轻松测试我的安装是否正确有任何建议吗?有没有简单的速度基准?我的笔记本电脑和gpu机器之间的速度差异如此之大,以至于我期望配置不正确。

最佳答案

尝试tensorflow/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py,它将按步打印时间。

在Tesla K40c上,每步应该获得大约16 ms,而在我使用了3年的旧机器上,仅用于CPU的120 ms
编辑:这已移至models信息库:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/mnist/convolutional.py
convolutional.py文件现在位于models/tutorials/image/mnist/convolutional.py

关于tensorflow - tensorflow安装的速度基准测试,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35703201/

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