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操作系统:Ubuntu 14.04LTS
语言:Python Anaconda 2.7(keras、theano)
显卡:GTX980Ti
CUDA : CUDA 7.5
我想使用我的 GPU(GTX980Ti) 在 IPython Notebook 上运行 keras python 代码
但我找不到。
我想测试下面的代码。当我在 Ubuntu 终端上运行它时,
我命令如下(它很好地使用了GPU。它没有任何问题)
首先我设置如下路径
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu0,nvcc.fastmath=True' python myscript.py
from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T
import numpy
import time
vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000
rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
f = function([], T.exp(x))
print(f.maker.fgraph.toposort())
t0 = time.time()
for i in xrange(iters):
r = f()
t1 = time.time()
print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))
print("Result is %s" % (r,))
if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
print('Used the cpu')
else:
print('Used the gpu')
import theano.sandbox.cuda
theano.sandbox.cuda.use("gpu0")
ERROR (theano.sandbox.cuda): nvcc compiler not found on $PATH. Check your nvcc installation and try again.
最佳答案
我在 ipython 笔记本上使用 theano 使用我系统的 GPU。此配置在我的系统上似乎运行良好。(配备 GTX 750M 的 Macbook Pro)
我的 ~/.theanorc 文件:
[global]
cnmem = True
floatX = float32
device = gpu0
echo $LD_LIBRARY_PATH
/opt/local/lib:
echo $PATH
/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin:/opt/local/bin:/opt/local/sbin:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.0/bin:/Users/Ramana/projects/macvnev/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
echo $DYLD_LIBRARY_PATH
/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/lib:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.0/lib:
$THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu0,floatX=float32 ipython notebook
$nvcc -V
的输出:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Sep_24_00:26:39_CDT_2015
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.19
关于ipython - 如何在 Ipython Notebook 上使用我的 GPU?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34328467/
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