問題タブ [theano-cuda]

私は強化学習タスクに取り組んでおり、Q 値の近似に keras NN モデルを使用することにしました。アプローチは一般的です。各アクションの後、報酬はメモリ リプレイ アレイに保存されます。次に、そこからランダムなサンプルを取得し、新しいデータでモデルを適合させますstate-action => reward+predicted_Q(詳細はこちら)。トレーニングを行うには、トレーニング セット内の各アイテムの Q 値を予測する必要があります。

スクリプトの実行が非常に遅いため、調査を開始しました。プロファイリングは、累積時間の 56,87% が_predict_loopメソッド によって使用されていることを示してい ます。一連の数値の 1 回限りの乗算。私が使用しているモデルは非常に単純です: 8 つの入力、隠れ層の 5 つのノード、1 つの出力。

CUDA をインストールして構成し、いくつかのサンプル テストを実行したところ、GPU が使用されていることが示され、GPU の膨大な負荷も確認できます。コードを実行すると、「Using gpu device 0: GeForce GT 730」というメッセージが表示されますが、GPU の負荷が非常に低い(約 10%) ことがわかります。

予測関数に時間がかかるのは普通ですか? この計算に GPU を使用する方法はありますか?

Intel グラフィックス カード (Intel(R) HD Graphics 520、Windows 10 でも使用) を使用していますが、知る限り、NVIDIA GPU がなければ CUDA を使用できません。目的は、Theano の GPU 機能を使用することです (ディープ ラーニングのため、GPU パワーが必要です)。

1. 現在の GPU で CUDA を使用できるようにする回避策はありますか?

2. そうでない場合、現在の GPU for Theano (Python 2.7) で使用できる別の API はありますか?

3. または最後のオプションとして、使用できる GPU の使用を許可する API を持つ Java など、別の言語を完全に使用しますか?

深層学習を始めたばかりですが、少なくとも数日待たずに結果を得るために GPU 並列処理能力が必要になる可能性があるため、これを理解することは非常に役立ちます。

Python では、theano をインポートした後、次のようになります。

これをubuntu 14.04で実行していますが、古いGPUがあります：GeForce GTX280

そして私のnvidiaドライバー：

「サポートされていません」と言っている理由はわかりませんが、ここで述べたように問題ではないようです

また、CUDA バージョン:

私が得ることができるどんな助けも素晴らしいでしょう。私は一日中これにいました...

私はCNNモデルを持っています。このモデルを使用して写真を分類するなどのリクエストは、1 秒に 1 回行われます。

リクエストを新しい教師なしデータとして収集し、モデルのトレーニングを続けたいと思います。

私の質問は次のとおりです: トレーニング タスクを処理し、タスクを効果的に分類するにはどうすればよいですか?

なぜそれが問題になるのかを説明します。

GPU を使用し、中断することはできません。そのため、分類タスクでも GPU を使用すると、要求に間に合うように応答できなくなります。CPU を使用してタスクを分類したいのですが、theano は 1 つのプロセスで 2 つの異なる config.device をサポートしていないようです。

私のメモリは限られており、theano のコストが高すぎるため、マルチプロセスは受け入れられません。

ヘルプやアドバイスをいただければ幸いです。

theano 0.8.2がインストールされたubuntu 14.04を使用しています。gpu_tesy.py で import theano を実行したところ、約 5300 行のコードがありました。

5367 // vim: filetype=cpp:expandtab:shiftwidth=4:tabstop=8:softtabstop=4:textwidth=79 :

5368

===============================

:0:0 からインクルードされたファイル: /usr/include/stdc-predef.h:59:1: 致命的なエラー: cuda_runtime.h: そのようなファイルまたはディレクトリはありません

^ コンパイルは終了しました。

['nvcc'、'-shared'、'-O3'、'-m64'、'-Xcompiler'、'-DCUDA_NDARRAY_CUH=c72d035fdf91890f3b36710688069b2e、-DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION、-fPIC、-fvisibility=hiddener'、'-linker' '-rpath,/home/theory/.theano/compiledir_Linux-3.13--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray', '-I/home/theory/test_theono/ local/lib/python2.7/site-packages/theano/sandbox/cuda', '-I/home/theory/test_theono/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include', '- I/usr/include/python2.7', '-I/home/theory/test_theono/local/lib/python2.7/site-packages/theano/gof', '-o', '/home/theory/. theano/compiledir_Linux-3.13--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray/cuda_ndarray.so', 'mod.cu', '-L/usr/lib', '-lcublas', '-lpython2.7', '-lcudart'] エラー (theano.sandbox.cuda): cuda_ndarray.cu のコンパイルに失敗しました: ('nvcc return status', 1, 'for cmd', 'nvcc -shared -O3 -m64 -Xcompiler -DCUDA_NDARRAY_CUH=c72d035fdf91890f3b36710688069b2e,-DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7_API_VERSION,-fPIC,-fvisibility=hidden -Xlinker -rpath,/home/theory-dir1.3.3. generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray -I/home/theory/test_theono/local/lib/python2.7/site-packages/theano/sandbox/cuda -I/ home/theory/test_theono/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include -I/usr/include/python2.7 -I/home/theory/test_theono/local/lib/python2.7/ site-packages/theano/gof -o /home/theory/.theano/compiledir_Linux-3.13--generic-x86_64-with-Ubuntu-14.04-trusty-x86_64-2.7.6-64/cuda_ndarray/cuda_ndarray.so mod.cu -L/usr/lib -lcublas -lpython2.7 -lcudart')

どの nvcc: /usr/local/cuda-7.0/bin/nvcc

CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0

LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/lib/lib:/opt/intel/mkl/lib/intel64::/usr/local/cuda-7.0/lib64

DYLD_LIBRARY_PATH=:/usr/local/cuda-7.0/lib

cuDNN と CUDA のいくつかのバージョンが同じマシンにインストールされています。ただし、それらを正しいパスに入れる方法がわかりません。どんな助けにも感謝します！

Anaconda 環境に Theano をインストールしていますが、理解できないインストールの問題が発生したようです。環境を作成した後、theano.test() を実行すると、次のエラーが発生します。

コマンド ラインから引用符で囲まれた nvcc コマンドを実行すると、次のようになります。

CUDA のインストールは機能しているようです。すべての CUDA サンプルをコンパイルして実行し、deviceQuery を実行して、帯域幅テストを正常に実行できます。Anaconda 環境の内外で、Python 2.7 または 3.5 で同じエラーが発生します。Theano.test(0) は、nvcc エラーを除いて正常に実行されているようです (まだ実行中です) エラーは theano.test() だけでトリガーされますが、Keras をインポートして 'from keras.models を実行した場合にもトリガーされます順次インポート'

多くの未回答の Theano インストールに関する質問があることに気付きましたが、この問題が私に固有のものではないことを願っています。解決策をグーグルで検索するのはあまり運がありませんでした。

Ubuntu 16.04、アナコンダ Python 3.5.2 (または 2.7)、CUDA 7.5.17、

Ubuntu MATE 16.04 では、ここで GPU を使用して深層学習の Python の例を実行しようとしています。

GPU で Theano をテストする

サンプルコードを実行しましたが、

しかし、GPUではなくCPUが使用されているようです。端末出力の最後の部分は次のとおりです。

私もこのコードを実行しようとしました:

しかし、出力は次のとおりです。

aptからcudaツールキットをインストールしました。ここに（うまくいけば）有用なデータがあります：