私のワークステーションには 3 つのグラフィックス カードがあり、そのうちの 1 つは Quadro K620 で、残りの 2 つは Titan X です。グラフィック カードの 1 つで tensorflow コードを実行して、他のカードを別のカードのためにアイドル状態にしておくことができるようにしたいと考えています。仕事。
ただし、設定tf.device('/gpu:0')やに関係なくtf.device('/gpu:1')、1 番目の Titan X グラフィックス カードが常に動作していることがわかりました。理由はわかりません。
import argparse
import os
import time
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
from Dataset import Dataset
from Net import Net
FLAGS = None
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--foldername', type=str, default='./data-large/')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=100)
parser.add_argument('--num_epoches', type=int, default=100)
parser.add_argument('--learning_rate', type=float, default=0.5)
FLAGS = parser.parse_args()
net = Net(FLAGS.batch_size, FLAGS.learning_rate)
with tf.Graph().as_default():
# Dataset is a class for encapsulate the input pipeline
dataset = Dataset(foldername=FLAGS.foldername,
batch_size=FLAGS.batch_size,
num_epoches=FLAGS.num_epoches)
images, labels = dataset.samples_train
## The following code defines the network and train
with tf.device('/gpu:0'): # <==== THIS LINE
logits = net.inference(images)
loss = net.loss(logits, labels)
train_op = net.training(loss)
init_op = tf.group(tf.initialize_all_variables(), tf.initialize_local_variables())
sess = tf.Session()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
start_time = time.time()
try:
step = 0
while not coord.should_stop():
_, loss_value = sess.run([train_op, loss])
step = step + 1
if step % 100 == 0:
format_str = ('step %d, loss = %.2f, time: %.2f seconds')
print(format_str % (step, loss_value, (time.time() - start_time)))
start_time = time.time()
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('done')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
<=== THIS LINE「 : 」の行について
を設定tf.device('/gpu:0')すると、モニターには次のように表示されます。
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Quadro K620 Off | 0000:03:00.0 On | N/A |
| 34% 45C P0 2W / 30W | 404MiB / 1993MiB | 5% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 GeForce GTX TIT... Off | 0000:04:00.0 Off | N/A |
| 22% 39C P2 100W / 250W | 11691MiB / 12206MiB | 8% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 2 GeForce GTX TIT... Off | 0000:81:00.0 Off | N/A |
| 22% 43C P2 71W / 250W | 111MiB / 12206MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
最初の Titan X カードが機能していることを示しています。
を設定tf.device('/gpu:1')すると、モニターには次のように表示されます。
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Quadro K620 Off | 0000:03:00.0 On | N/A |
| 34% 45C P0 2W / 30W | 411MiB / 1993MiB | 3% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 GeForce GTX TIT... Off | 0000:04:00.0 Off | N/A |
| 22% 52C P2 73W / 250W | 11628MiB / 12206MiB | 12% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 2 GeForce GTX TIT... Off | 0000:81:00.0 Off | N/A |
| 22% 42C P2 71W / 250W | 11628MiB / 12206MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
2 枚目の Titan X だけではなく、2 枚の Titan X カードが機能していることを示しています。
この背後にある理由と、プログラムを実行する gpu を指定する方法はありますか?