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TensorFlow GPU版本的安装与调试

时间:2019-01-15 10:44:46      阅读:334      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:列表   不能   star   turn   not   ons   blob   需要   des   

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境

PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ

TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很

首先显卡一定要支持

没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持

(还好我买的是GTX 1050)

(并没有暗示需要一块TESLA)

点这里查看CUDA支持列表

其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本对应的CUDA驱动程序版本号也有所不同

然而这还不够,还需要安装CUDNN才能完美运行,CUDNN的版本号和CUDA的版本号也要对好

CUDA离线版下载网址

CUDNN下载网址

但是下载CUDNN需要注册NVIDIA账号,那就点击join注册喽

注册的时候刚开始我使用了QQ邮箱按道理这没毛病

是到了验证邮箱一步又嗝屁了

你的验证邮件呢,验证邮件呢,邮件呢?????

经过百度多方查阅,原来不能用QQ邮箱

坑爹的是过了三个小时它又发过来了,没错,就是QQ邮箱,它发过来了。。。

不过我的163邮箱都注册好了。。。。。

所以就使用163邮箱注册了一个账号

终于顺利下载

下载完了也很懵逼

压缩包里面是长这样的:

技术分享图片

使用这样的东西已经完全超出了我的能力范围了呀,怎么办

于是乎又百度,原来是放在CUDA的安装目录下呀。。。。

好的安装好了,听度娘说可以用安装目录\extras\demo_suite下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe来检测

检测出来好像没什么问题

技术分享图片

 

(图片中用了pause暂停来查看的)

然后环境搭载完成,到了万众瞩目的安装环节

pip install tensorflow-gpu

当然是需要卸载之前的版本的tensorflow 的

20KB/s的高速下了不知道多久

反正最后是装好了

大概是这样的

技术分享图片

看起来还不错有没有

但是运行一下吧

。。。。。。。

下面的错误我都不忍心看,红了一片。。。。。

(画面太过血腥,已被屏蔽)

然后继续求助万能的度娘

最后找到了这个帖子

Win10 +VS2017+ python3.66 + CUDA10 + cuDNNv7.3.1 + tensorflow-gpu 1.12.0

你早说不支持CUDA10.0嘛,害的我费那么大力

于是就看了下这个贴子里面所附带的大佬创作的安装包

tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

CUDA10.0+CUDNN7.3.1

然后又跑去重新安装CUDNN7.3.1

再cd到安装包目录下

pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

效果拔群,最终安装完成

技术分享图片

如图

(当时看到可把我激动惨了)

 


至此安装完成


 

既然安装了就来测试一下喽,不测试的话显得自己很捞

求助度娘找到了大佬写的五层卷积神经网络的代码

Tensorflow对比AlexNet的CPU和GPU运算效率

为了简便起见,就直接放经过我魔改的大佬的代码

  1 from datetime import datetime
  2 import math
  3 import time
  4 import tensorflow as tf
  5 import os
  6 #os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
  7 #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
  8 batch_size = 32
  9 num_batches = 100
 10 # 该函数用来显示网络每一层的结构,展示tensor的尺寸
 11 
 12 def print_activations(t):
 13     print(t.op.name,  , t.get_shape().as_list())
 14 
 15 # with tf.name_scope(‘conv1‘) as scope  # 可以将scope之内的variable自动命名为conv1/xxx,便于区分不同组件
 16 
 17 def inference(images):
 18     parameters = []
 19     # 第一个卷积层
 20     with tf.name_scope(conv1) as scope:
 21         # 卷积核、截断正态分布
 22         kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([11, 11, 3, 64],
 23                                                  dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name=weights)
 24         conv = tf.nn.conv2d(images, kernel, [1, 4, 4, 1], padding=SAME)
 25         # 可训练
 26         biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64], dtype=tf.float32), trainable=True, name=biases)
 27         bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
 28         conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
 29         print_activations(conv1)
 30         parameters += [kernel, biases]
 31         # 再加LRN和最大池化层,除了AlexNet,基本放弃了LRN,说是效果不明显,还会减速?
 32         lrn1 = tf.nn.lrn(conv1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9, beta=0.75, name=lrn1)
 33         pool1 = tf.nn.max_pool(lrn1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding=VALID, name=pool1)
 34         print_activations(pool1)
 35     # 第二个卷积层,只有部分参数不同
 36     with tf.name_scope(conv2) as scope:
 37         kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 64, 192], dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name=weights)
 38         conv = tf.nn.conv2d(pool1, kernel, [1, 1, 1, 1], padding=SAME)
 39         biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[192], dtype=tf.float32), trainable=True, name=biases)
 40         bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
 41         conv2 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
 42         parameters += [kernel, biases]
 43         print_activations(conv2)
 44         # 稍微处理一下
 45         lrn2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9, beta=0.75, name=lrn2)
 46         pool2 = tf.nn.max_pool(lrn2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding=VALID, name=pool2)
 47         print_activations(pool2)
 48     # 第三个
 49     with tf.name_scope(conv3) as scope:
 50         kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 192, 384], dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name=weights)
 51         conv = tf.nn.conv2d(pool2, kernel, [1, 1, 1, 1], padding=SAME)
 52         biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[384], dtype=tf.float32), trainable=True, name=biases)
 53         bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
 54         conv3 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
 55         parameters += [kernel, biases]
 56         print_activations(conv3)
 57     # 第四层
 58     with tf.name_scope(conv4) as scope:
 59         kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 384, 256], dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name=weights)
 60         conv = tf.nn.conv2d(conv3, kernel, [1, 1, 1, 1], padding=SAME)
 61         biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32), trainable=True, name=biases)
 62         bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
 63         conv4 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
 64         parameters += [kernel, biases]
 65         print_activations(conv4)
 66     # 第五个
 67     with tf.name_scope(conv5) as scope:
 68         kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 256], dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name=weights)
 69         conv = tf.nn.conv2d(conv4, kernel, [1, 1, 1, 1], padding=SAME)
 70         biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32), trainable=True, name=biases)
 71         bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
 72         conv5 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
 73         parameters += [kernel, biases]
 74         print_activations(conv5)
 75         # 之后还有最大化池层
 76         pool5 = tf.nn.max_pool(conv5, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding=VALID, name=pool5)
 77         print_activations(pool5)
 78         return pool5, parameters
 79 # 全连接层
 80 # 评估每轮计算时间,第一个输入是tf得Session,第二个是运算算子,第三个是测试名称
 81 # 头几轮有显存加载,cache命中等问题,可以考虑只计算第10次以后的
 82 def time_tensorflow_run(session, target, info_string):
 83     num_steps_burn_in = 10
 84     total_duration = 0.0
 85     total_duration_squared = 0.0
 86     # 进行num_batches+num_steps_burn_in次迭代
 87     # 用time.time()记录时间,热身过后,开始显示时间
 88     for i in range(num_batches + num_steps_burn_in):
 89         start_time = time.time()
 90         _ = session.run(target)
 91         duration = time.time() - start_time
 92         if i >= num_steps_burn_in:
 93             if not i % 10:
 94                 print(%s:step %d, duration = %.3f % (datetime.now(), i - num_steps_burn_in, duration))
 95             total_duration += duration
 96             total_duration_squared += duration * duration
 97         # 计算每轮迭代品均耗时和标准差sd
 98         mn = total_duration / num_batches
 99         vr = total_duration_squared / num_batches - mn * mn
100         sd = math.sqrt(vr)
101         print(%s: %s across %d steps, %.3f +/- %.3f sec / batch % (datetime.now(), info_string, num_batches, mn, sd))
102 def run_benchmark():
103     # 首先定义默认的Graph
104     with tf.Graph().as_default():
105         # 并不实用ImageNet训练,知识随机计算耗时
106         image_size = 224
107         images = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size, image_size, image_size, 3], dtype=tf.float32, stddev=1e-1))
108         pool5, parameters = inference(images)
109         init = tf.global_variables_initializer()
110         sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=False))
111         sess.run(init)
112         # 下面直接用pool5传入训练(没有全连接层)
113         # 只是做做样子,并不是真的计算
114         time_tensorflow_run(sess, pool5, "Forward")
115         # 瞎弄的,伪装
116         objective = tf.nn.l2_loss(pool5)
117         grad = tf.gradients(objective, parameters)
118         time_tensorflow_run(sess, grad, "Forward-backward")
119 run_benchmark()

如果使用TensorFlow-GPU的话这个默认是用GPU运行的

GPU运行结果:

技术分享图片

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GPU使用率:

技术分享图片

CPU使用率:

技术分享图片

 

可以看出较为占用显存

 

将上面代码的6到7行注释解除即为CPU运行

 

CPU运行结果:

 技术分享图片

技术分享图片

 

 

CPU利用率:

技术分享图片

我2.8GHZ的CPU都跑到3.4GHZ了

这么对我的CPU真的好么

 


测试结果:

正向GPU运行时间效率是CPU运行效率的8.42倍

反向GPU运行时间效率是CPU运行效率的12.50倍

并且GPU运行模式下GPU占用率仅仅只有大约65%,CPU占用率仅仅只有45%左右

而CPU运行模式下CPU占用率长时间到达100%,且效率低下

看出GPU能够直接完爆CPU运行的


注意事项:

1.本次测试仅仅采用了卷积神经网络进行运行,不代表所有情况下GPU一定有优势;

2.鉴于CPU的瓶颈,可能CPU运行效率并不是非常理想,若采用更加高端的CPU运行效果可能会有大幅度提升;

3.仅代表作者个人观点,希望各位大佬能够评论或打赏哦。

2019-01-15  02:41:24  Author:Lance Yu

TensorFlow GPU版本的安装与调试

标签:列表   不能   star   turn   not   ons   blob   需要   des   

原文地址:https://www.cnblogs.com/lanceyu/p/10269918.html

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