gpu - matmul 上 GPU 的 Tensorflow 问题。无法识别 GPU

Question

我用 gpu、cuda 7.0 和 cudnn 6.5 安装了 tensorflow。当我导入 tensorflow 时，它运行良好。

我正在尝试在 Tensorflow 上运行一个简单的矩阵乘法，但它不想使用我的 GPU，尽管它似乎可以识别它。我在装有 nvidia geforce 970m 的计算机和装有两个 Titan Z 的集群上遇到此问题。

我的第一个代码是:

import tensorflow as tf
import numpy as np

size=100
#I create 2 matrix
mat1 = np.random.random_sample([size, size])*100
mat2 = np.random.random_sample([size, size])*100

a = tf.constant(mat1)
b = tf.constant(mat2)
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(c)

此代码有效，结果是:

Const_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:289] Const_1: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
Const: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:289] Const: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
I tensorflow/core/common_runtime/simple_placer.cc:289] MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0

所以以我的方式，tensorflow 使用我的 gpu 来创建常量而不是 matmul(这很奇怪)。然后，我像这样强制 gpu:

with tf.device("/gpu:0"):
    a = tf.constant(mat1)
    b = tf.constant(mat2)
    c = tf.matmul(a, b)
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    sess.run(c)

Tensorflow 返回:

InvalidArgumentError: Cannot assign a device to node 'MatMul': Could not satisfy explicit device specification '/gpu:0'

如果有人有同样的问题或想法，我会很高兴阅读您的回答!

Answer 1

我没有足够的声誉发表评论，我遇到过类似的问题，我的问题在这里

TensorFlow: critical graph operations assigned to cpu rather than gpu