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Nach viel Fideln, Tensorflow aus Quellen gebaut und in Python 3.5 installiert (es schien nicht wie 3,6) und jetzt läuft ein Keras-Programm im Notebook ohne sich wie bisher von Tensorflow zu beschweren, wurde etwas nicht in Standards installiert. Aber, scheint es um die CPU zu verwenden, stark:"DenseToSparseBatchDataset" device_type: "CPU" für unbekannt op: DenseToSparseBatchDataset
und die GPU leicht:
$ nvidia-smi
Fri Nov 10 18:13:11 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.26 Driver Version: 375.26 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 105... Off | 0000:01:00.0 On | N/A |
| 0% 49C P0 36W/72W | 3740MiB/4030MiB | 28% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 2283 G /usr/lib/xorg/Xorg 273MiB |
| 0 3411 G cinnamon 155MiB |
| 0 14388 C /storageHDD/tensorflow/bin/python3 3307MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Aus den Meldungen in der Ausgabe des jupyter Kernel es wie es aussieht, hat eine bewusste Entscheidung der CPU anstelle der GPU zu nutzen:
[I 17:20:45.588 NotebookApp] Adapting to protocol v5.1 for kernel a3c0afcc-e525-48e5-8f54-75a349214f96
2017-11-10 17:20:50.857309: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:900] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2017-11-10 17:20:50.857625: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1061] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1050 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.43
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 3.94GiB freeMemory: 3.45GiB
2017-11-10 17:20:50.857643: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1151] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
2017-11-10 17:21:43.862726: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "DenseToSparseBatchDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: DenseToSparseBatchDataset
2017-11-10 17:21:43.862770: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "GroupByWindowDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: GroupByWindowDataset
2017-11-10 17:21:43.862783: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "IgnoreErrorsDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: IgnoreErrorsDataset
2017-11-10 17:21:43.862803: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "DatasetToSingleElement" device_type: "CPU"') for unknown op: DatasetToSingleElement
2017-11-10 17:21:43.862817: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "SerializeIterator" device_type: "CPU"') for unknown op: SerializeIterator
2017-11-10 17:21:43.862836: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "DeserializeIterator" device_type: "CPU"') for unknown op: DeserializeIterator
2017-11-10 17:21:43.862845: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "MapAndBatchDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: MapAndBatchDataset
2017-11-10 17:21:43.862867: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "ParallelInterleaveDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: ParallelInterleaveDataset
2017-11-10 17:21:43.862891: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "ScanDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: ScanDataset
2017-11-10 17:21:43.862910: E tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1142] OpKernel ('op: "SqlDataset" device_type: "CPU"') for unknown op: SqlDataset
2017-11-10 17:21:45.342326: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1151] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
2017-11-10 17:21:45.621793: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_1/batchnorm/add_grad/BroadcastGradientArgs-0 is not in the graph.
2017-11-10 17:21:45.621852: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_1/batchnorm/add_grad/BroadcastGradientArgs-1 is not in the graph.
2017-11-10 17:21:45.622311: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_1/cond/batchnorm/sub_grad/BroadcastGradientArgs-0 is not in the graph.
2017-11-10 17:21:45.622332: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_1/cond/batchnorm/sub_grad/BroadcastGradientArgs-1 is not in the graph.
2017-11-10 17:21:45.622394: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_1/batchnorm/sub_grad/BroadcastGradientArgs-0 is not in the graph.
2017-11-10 17:21:45.622411: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_1/batchnorm/sub_grad/BroadcastGradientArgs-1 is not in the graph.
2017-11-10 17:21:45.622470: W tensorflow/core/grappler/utils.cc:48] Node ConstantFolding/training/Adam/gradients/batch_normalization_2/batchnorm/add_grad/BroadcastGradientArgs-0 is not in the graph.
Was ist der Sinn all dieser Zeilen mit device_type: "CPU"?
Weiß jemand, ob das normal ist oder ob es vielleicht ein Zeichen dafür ist, dass irgendwo eine Abhängigkeit fehlt?
Danke @mrry Ich habe durchgesehen _ _ "Diese Änderung verschiebt die contrib-Ebene Dataset ops aus den Kern-op-Bibliotheken ..." _ Ich habe Tensorflow erst vor ein paar Tagen neu installiert, sagst du, dass die _ " unknow op "_ ist jetzt bekannt und könnte auf der GPU passieren oder es ist noch unbekannt, aber nur die Nachrichten werden weggehen? Wenn es der Erste ist, sollte vielleicht die gesamte Installation von Quellen durchlaufen werden, um von dieser Änderung zu profitieren, obwohl es mehr als eine halbe Stunde dauerte, diese Raddatei zu erstellen. – cardamom