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Ich versuche, Tensorflow neben Theano auf einer Nvidia Tesla K80 zu installieren. Ich arbeite mit Cuda 7.5 und befolge die gegebenen Anweisungen here Theano an sich funktioniert gut, aber sobald ich Tensorflow vom Quellcode installiere, der den Anweisungen folgt, ODER, die pip verwenden, funktionieren nvidia-smi sowie Theano nicht mehr.Kann Tensorflow neben Theano installiert werden?
Genauer gesagt hängt nvidia-smi auf unbestimmte Zeit, während Theano einfach nicht im GPU-Modus läuft.
Ich benutze auch die neueste Version von cudnn v4. Hat Tensorflow bekannte Probleme in Bezug darauf, dass nvidia-smi hängen bleibt und nicht mit Theano kompatibel ist?
Einfach Installation TensorFlow nicht andere Software auf Ihrem Computer führen soll zu stoppen Arbeiten. Die Verwendung von * TensorFlow zur gleichen Zeit wie bei Theano funktioniert jedoch möglicherweise nicht, da TensorFlow standardmäßig davon ausgeht, dass es den gesamten Arbeitsspeicher in Ihrer GPU verwenden kann. Führen Sie ein TensorFlow-Programm aus, wenn einer dieser Fehler auftritt? – mrry
Hallo. Ich habe eine K80 GPU, die mit 2 GPU-Karten kommt. Selbst wenn TensorFlow-Programme auf GPU0 laufen, sollte die Ausführung von Theano-Programmen auf GPU1 in Ordnung sein, oder? Die Fehler treten unabhängig davon auf, ob ein Tensorflow-Programm ausgeführt wird. So habe ich den Fehler zum ersten Mal beobachtet, aber selbst nachdem ich alle Programme beendet und das System neu gestartet habe, scheint nvidia-smi permanent "beschädigt" zu sein, in dem Sinne, dass es auf unbestimmte Zeit hängt. Gleiches gilt für "Import theano". Hängt unbegrenzt. – Sahil
TensorFlow wird den gesamten RAM auf allen GPUs finden, die es findet, damit Sie Probleme mit Theano haben können. Auch wenn deine 'nvidia-smi' hängt dann wird wohl nichts GPU-bezogenes funktionieren. Ich bin einmal auf dieses Problem gestoßen, und es wurde durch einen Neustart des Computers behoben. –