tensorflowの環境構築に関して

現在、以下の環境でtensorflowを実行することを考えております。

Ubuntu16.04
GPU GeForce 1070Ti
cuda 9.0
cudnn v7.1.1 Library for Linux
Python3.5(Anaconda)
tensorflow 1.6.0

基本的な環境構築は、

を元に行いました。

ところが、いざtensorflowのサンプルコードを走らせてみると、InvalidArgumentErrorというエラーが出てしまいます。

以下、実際に走らせたコードとエラーの詳細です。

https://qiita.com/supersaiakujin/items/aa598c942c3ec82d0c8c

を参考に、

python
1import tensorflow as tf
2import numpy as np
3
4WW = np.array([[0.1, 0.6, -0.9], 
5               [0.2, 0.5, -0.8], 
6               [0.3, 0.4, -0.7],
7               [0.4, 0.3, -0.6],
8               [0.5, 0.2, -0.5]]).astype(np.float32)
9bb = np.array([0.3, 0.4, 0.5]).astype(np.float32)
10x_data = np.random.rand(100,5).astype(np.float32)
11y_data = np.dot(x_data, WW) + bb
12
13with tf.Session() as sess:
14
15    W = tf.Variable(tf.random_uniform([5,3], -1.0, 1.0))
16    # The zeros set to zero with all elements.
17    b = tf.Variable(tf.zeros([3]))
18    #y = W * x_data + b
19    y = tf.matmul(x_data, W) + b
20
21    # Add summary ops to collect data
22    w_hist = tf.histogram_summary("weights", W)
23    b_hist = tf.histogram_summary("biases", b)
24    y_hist = tf.histogram_summary("y", y)
25
26    # Minimize the mean squared errors.
27    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
28    # Outputs a Summary protocol buffer with scalar values
29    loss_summary = tf.scalar_summary("loss", loss)
30
31    # Gradient descent algorithm
32    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
33    train = optimizer.minimize(loss)
34
35    # Before starting, initialize the variables.  We will 'run' this first.
36    init = tf.initialize_all_variables()
37
38    # Creates a SummaryWriter
39    # Merges all summaries collected in the default graph
40    merged = tf.merge_all_summaries()
41    writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/tensorflow_log", sess.graph_def)
42    sess.run(init)
43
44    # Fit the line
45    for step in xrange(501):
46        if step % 10 == 0:
47            result = sess.run([merged, loss])
48            summary_str = result[0]
49            acc = result[1]
50            writer.add_summary(summary_str, step)
51            print"step = %s acc = %s W = %s b = %s" % (step, acc, sess.run(W), sess.run(b))
52        else:
53            sess.run(train)

このコードを実行した際のエラーメッセージは以下です。

WARNING:tensorflow:From /home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/util/tf_should_use.py:118: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
Instructions for updating:
Use `tf.global_variables_initializer` instead.
WARNING:tensorflow:Passing a `GraphDef` to the SummaryWriter is deprecated. Pass a `Graph` object instead, such as `sess.graph`.
Traceback (most recent call last):
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1361, in _do_call
    return fn(*args)
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1332, in _run_fn
    self._extend_graph()
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1392, in _extend_graph
    graph_def.SerializeToString(), status)
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 516, in __exit__
    c_api.TF_GetCode(self.status.status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation 'MatMul_1': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:2 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
	 [[Node: MatMul_1 = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/device:GPU:2"](a_1, b_1)]]

どうやら、インポートは上手くいっているのですが、実際にtensorflowを用いてコードを実行しようとなると、エラーを吐いてしまうようです。

また別のサンプルプログラム(https://www.tensorflow.org/programmers_guide/using_gpu)

python
1# Creates a graph.
2a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
3b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
4c = tf.matmul(a, b)
5# Creates a session with log_device_placement set to True.
6sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
7# Runs the op.
8print(sess.run(c))

を実行した際にも、同様のエラーを吐きました。

Traceback (most recent call last):
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1361, in _do_call
    return fn(*args)
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1332, in _run_fn
    self._extend_graph()
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1392, in _extend_graph
    graph_def.SerializeToString(), status)
  File "/home/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 516, in __exit__
    c_api.TF_GetCode(self.status.status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation 'MatMul_1': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:2 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
	 [[Node: MatMul_1 = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/device:GPU:2"](a_1, b_1)]]

何が問題で、どのようにすれば解決できるのか、どなたかご教授いただけないでしょうか。

よろしくお願いいたします。

回答2件

エラーの問題はGPU指定が"/device:GPU:0"にすべきところを"/device:GPU:2"になってしまっていることのようですが、パット見デバイス指定はしてなさそうですね・・・

念のためお聞きしたいのですが、下記のようなwithで囲まれたブロックはどこにも使ってませんよね？

Python
1with tf.device('/gpu:2'):
2    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
3    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')

投稿2018/03/04 03:50

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回答へのコメント

AnchorBlues

2018/03/04 04:34 編集

dkato0077さんご返答ありがとうございます。すみません、2つ目のサンプルプログラムに関しては、おっしゃるとおりでした。同じコードの中で、 with tf.device('/gpu:2'): を使っている箇所がありまして、その部分を修正したら、2つ目のサンプルプログラムのエラーは解消されました。一方で、1つ目のサンプルプログラムの実行した際のエラーは、未だに解決されておりません。 # 先ほどとは異なるエラーになりました。 InternalError Traceback (most recent call last) ~/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _do_call(self, fn, *args) 1360 try: -> 1361 return fn(*args) 1362 except errors.OpError as e: ~/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run_fn(session, feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1339 return tf_session.TF_Run(session, options, feed_dict, fetch_list, -> 1340 target_list, status, run_metadata) 1341 ~/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py in __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg) 515 compat.as_text(c_api.TF_Message(self.status.status)), --> 516 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) 517 # Delete the underlying status object from memory otherwise it stays alive InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(100, 5), b.shape=(5, 3), m=100, n=3, k=5 [[Node: MatMul = MatMul[T=DT_FLOAT, transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](MatMul/a, Variable/read)]] 引き続きよろしくお願いいたします。