AnacondaとTensorFlowをインストールしてGPUを試してみる。

タイトル通りなんですが、AnacondaとTensorFlowをインストールしてGPUでサンプルコードを動かしてみます。

インストールするのは下記となります。

• Anaconda
• TensorFlow
• NVIDIA CUDA Toolkit
• NVIDIA cuDNN 6.0

結構ありますね。

ちなみに環境はWindows 10 Proです。

インストール手順はネットで検索すればできると思います。

久しぶりにインストールして失敗したのがNVIDIA cuDNNのバージョンと保存場所です。

保存場所は、"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0"というのを忘れていたので探すのに時間がかかりました。

バージョンについては、バージョン7.0があるのですがそれで実行するとエラーが出ました。

取りえずバージョンを一個さげて6.0にすると通りました。

実行結果を見るとGTX 1060 6GBと表示されていますね。

それでは、エラーとなったサンプルを実行してみます。
(tf.estimatorのBasic usageに記載されているサンプル)

実行中のGPU使用率です。

実行結果です。

取りえずエラーなく実行できました。

それにしても、実行しただけで5GBも確保するのはおかしいと思いますがね。

ソースコードで必要な量だけ確保するようにすることもできるらしいので、それを調べて実行してみたいと思います。

悩み事。グラフィックカードを買い替えようかな？

下記のグラフィックカードを買おうかどうか迷っています。



理由は何かというとTensorFlowをしているとわかるのですが、

たまにグラフィックカードのメモリが足りませんと出て、エラーになるのです。

なんでも、学習をするときには問題ないのですが、学習結果をもとにテストをすると落ちるようです。

TensorFlowのサンプルコードを実行しても落ちるので、コードを変更するなどの対策が必要みたいです。

ただ、自分がPythonのレベルが低いのでどう直していいのかが分からず、エラーになったらCPUで実行しています。

でもCPUは遅いんだよね。

GPUで１０分ぐらいのものがCPUだと４０分くらいかかることもあります。

買えばいいけど。。。

まぁ、高いよね。。。