在gpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用tensorflow-cpu時(shí)出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)如何解決-創(chuàng)新互聯(lián)

在gpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用tensorflow-cpu時(shí)出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)如何解決？針對(duì)這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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錯(cuò)誤如下：

大概意思是沒找到一些節(jié)點(diǎn)。

后來發(fā)現(xiàn)原因，用gpu和cpu保存的pb模型不太一樣，但是checkpoints文件是通用的。

使用tensorflow-cpu再把checkpoints文件重新轉(zhuǎn)換一下pb文件就可以了。

補(bǔ)充：tensflow-gpu版的無數(shù)坑坑坑?。╰f坑大總結(jié)）

自己的小本本，之前預(yù)裝有的pycharm+win10+anaconda3+python3的環(huán)境

2019/3/24重新安裝發(fā)現(xiàn)：目前CUDA10.1安裝不了tensorflow1.13，把CUDA改為10.0即可（記得對(duì)應(yīng)的cudann呀）

如果剛?cè)肟?，建議先用tensorflw學(xué)會(huì)先跑幾個(gè)demo，等什么時(shí)候接受不了cpu這烏龜般的速度之時(shí)，就要開始嘗試讓gpu來跑了。

cpu跑tensorflow只需要在anaconda3下載。

安裝cpu跑的tensorflow:

我的小本本目前已經(jīng)是gpu版本，cpu版本下紅圈里那個(gè)版本就好了！

安裝好了后直接在python命令中輸入

import tensorflow as tf

如果不報(bào)錯(cuò)說明調(diào)用成功。

查看目前tensorflow調(diào)用的是cpu還是gpu運(yùn)行：

import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

然后把這段代碼粘貼到編譯器中運(yùn)行，

看一下運(yùn)行的結(jié)果中，調(diào)用運(yùn)行的是什么

看給出的是gpu還是cpu就能判斷目前運(yùn)行的是哪一個(gè)了

安裝gpu版本的tensorflow:

首先第一步要確定你的顯卡是否為N卡，

然后上https://developer.nvidia.com/cuda-gpus去看看你的顯卡是否被NVDIA允許跑機(jī)器學(xué)習(xí)

對(duì)于CUDA與cudann的安裝：

需要到nvdia下載CUDA與cudann，這里最重要的是注意CUDA與cudann與tensorflow三者的搭配，

注意版本的搭配?。。?/strong>

注意版本的搭配?。?！

注意版本的搭配?。?！

tensorflow在1.5版本以后才支持9.0以上的CUDA，所以如果CUDA版本過高，會(huì)造成找不到文件的錯(cuò)誤。

在官網(wǎng)也可以看到CUDA搭配的cudann

在安裝完了cudann時(shí)，需要把其三個(gè)文件復(fù)制到CUDA的目錄下，并且添加3個(gè)新的path：

3個(gè)path，

當(dāng)使用gpu版的tf時(shí)，就不再需要安裝原來版本的tf，卸載了就好，安裝tf-gpu版，

判斷自己是否有安裝tf包，對(duì)于pycharm用戶，可以在setting那看看是否安裝了tf-gpu

我使用的環(huán)境為：tf1.2+CUDA8.0+cudann5.1

當(dāng)全部正確安裝時(shí)

import tensorflow as tf 仍然出錯(cuò)

cudnn64_6.dll問題

關(guān)于導(dǎo)入TensorFlow找不到cudnn64_6.dll，其實(shí)下載的的是cudnn64_7.dll（版本不符合），把其修改過來就行了。

目錄是在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin下

對(duì)于不斷嘗試扔失敗運(yùn)行GPU版本，可以把tf先刪除了重新下

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

查詢tensorflow安裝路徑為:

print(tf.__path__)

成功用GPU運(yùn)行但運(yùn)行自己的代碼仍然報(bào)錯(cuò)：

如果報(bào)錯(cuò)原因是這個(gè)

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[10000,28,28,32]

最后關(guān)于這個(gè)報(bào)錯(cuò)是因?yàn)镚PU的顯存不夠，此時(shí)你可以看看你的代碼，是訓(xùn)練集加載過多還是測(cè)試集加載過多，將它一次只加載一部分即可。

對(duì)于訓(xùn)練集banch_xs,banch_ys = mnist.train.next_batch(1000) 改為

banch_xs,banch_ys = mnist.train.next_batch(100)即可，

而測(cè)試集呢print(compute_accuracy(mnist.test.images[:5000], mnist.test.labels[:5000]))改為

print(compute_accuracy(mnist.test.images, mnist.test.labels))即可

關(guān)于在gpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用tensorflow-cpu時(shí)出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)如何解決問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。

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