TensorflowがGPUを認識しない

Question

実現したいこと

Tensorflow-gpu版でgpuを使用したい

困っていること

機械学習の学習速度が遅いと思い調べてみたところ、gpuを認識していないようでした。

機械学習の最初のアウトプット

Using TensorFlow backend.
2019-01-28 14:14:17.288077: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2019-01-28 14:14:18.122260: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1411] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GT 630 major: 2 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 822.90MiB
2019-01-28 14:14:18.156877: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1461] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 630, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.7.
2019-01-28 14:14:18.201366: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-01-28 14:14:18.202673: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977]      0 
2019-01-28 14:14:18.214962: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990] 0:   N 

gpuが認識されているかチェックしたコード

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

2019-01-28 13:53:34.505727: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2019-01-28 13:53:35.373934: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1411] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GT 630 major: 2 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 822.90MiB
2019-01-28 13:53:35.374676: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1461] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 630, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.7.
2019-01-28 13:53:35.390906: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-01-28 13:53:35.392599: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977]      0 
2019-01-28 13:53:35.394655: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990] 0:   N 
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 14268899556145551426
]

やったこと

Tensorflowインストール時には対応したCUDAとcuDNNをインストールしました。

環境

GPU:GeForce GT630

CUDA 9.0

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

cuDNN 7.0.5

pip

Package             Version
------------------- ----------
absl-py             0.6.0
astor               0.7.1
certifi             2018.10.15
chardet             3.0.4
cloudpickle         0.6.1
cycler              0.10.0
dask                0.20.1
decorator           4.3.0
flickrapi           2.4.0
gast                0.2.0
grpcio              1.15.0
h5py                2.8.0
idna                2.7
Keras               2.2.4
Keras-Applications  1.0.6
Keras-Preprocessing 1.0.5
kiwisolver          1.0.1
Markdown            3.0.1
matplotlib          3.0.2
networkx            2.2
numpy               1.15.3
oauthlib            2.1.0
opencv-python       3.4.4.19
pandas              0.23.4
Pillow              5.3.0
pip                 18.1
protobuf            3.6.1
py2exe              0.9.2.2
pyparsing           2.2.2
python-dateutil     2.7.3
pytz                2018.7
PyWavelets          1.0.1
pywin32             224
PyYAML              3.13
requests            2.20.1
requests-oauthlib   1.0.0
requests-toolbelt   0.8.0
scikit-image        0.14.1
scikit-learn        0.20.0
scipy               1.1.0
setuptools          39.1.0
six                 1.11.0
tensorboard         1.11.0
tensorflow-gpu      1.11.0
termcolor           1.1.0
toolz               0.9.0
urllib3             1.24.1
Werkzeug            0.14.1
wheel               0.32.2

---

教えていただけますでしょうか。

Comments

[stdio]

お使いのPCにGPUが入っていますか？
入っている場合、何のGPUが入っているか書かないと、意図的に内容が消された質問になってしまいますよ。

[_Victorique__]

学習実行時の最初のアウトプットを載せてもらえますか？

[stdio]

Found device 0 with properties:
と書かれていますので、もしかしたらGPU入ってない可能性がありますが...

[_Victorique__]

0というのは０番のGPUって事だと思いますよ

Answer 1

Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 630, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.7.

ここに書いてありますね。
要約すると、「GPU が古くて今の CUDA には対応してないので、無視します。」ということです。

解決方法は新しいGPUを買いましょう。

Comments

[mirai0322]

きちんとメッセージを読むべきでしたね...
ありがとうございます！