Q&A
見た限り、GPU使用率5%～程度ですね…扱われていないかもです。
CUDNNはC:\cudnnAndcudn\CUDNN7.0.5\binのディレクトリに既に存在するので、
「ユーザー環境変数」の「Path」に通しています。コマンドプロンプトでも通っている事を確認済みです。
CUDAのバージョンを上げたり
→一度試してみます。
前提・実現したいこと
今現在、InstaGANをCloneし、試しています。
発生している問題・エラーメッセージ
モデルの学習を行っているのですが、↓
python train.py --dataroot ./datasets/jeans2skirt_ccp --model insta_gan --name jeans2skirt_ccp_instagan --loadSizeH 330 --loadSizeW 220 --fineSizeH 300 --fineSizeW 200 --niter 400 --niter_decay 200
出力の値を見る限り、600epoch学習するらしいのですが、1epoch当たり160秒かかっていて参っています。
試したこと
有名なライブラリとしてPytorchを使っているので、GPUをしっかりと使えているかを調べました。
ヒットしたサイト&コードとしては、
その１
import torch print(torch.cuda.is_available()) torch.cuda.get_device_name(0)
import torch x = torch.randn(10) y = torch.randn(10) x = x.to('cuda') y = y.to('cuda:0') # cudaの後に:数字で対応したGPUを使用 z = x * y z = z.to('cpu') # cpuへ print(x.is_cuda) # 変数がGPU上にあればTrue
いずれにおいても、「GPUが認識されている」という結果になりました。
それにしても遅いため、「pytorch以外の部分でCPUになってしまっているのでは？」と思われます。
何か心当たりのある方、よろしくお願いいたします。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
スペック
windows10+anaconda
GTX1080ti
conda
1# Name Version Build Channel 2attrs 19.3.0 py_0 3backcall 0.1.0 py36_0 4blas 1.0 mkl 5bleach 3.1.0 py36_0 6ca-certificates 2019.10.16 0 7certifi 2019.9.11 py36_0 8cffi 1.13.0 py36h7a1dbc1_0 9chardet 3.0.4 pypi_0 pypi 10colorama 0.4.1 py36_0 11cuda90 1.0 0 pytorch 12cudatoolkit 9.0 1 13cycler 0.10.0 py36h009560c_0 14cython 0.29.13 pypi_0 pypi 15decorator 4.4.0 py36_1 16defusedxml 0.6.0 py_0 17dominate 2.4.0 pypi_0 pypi 18entrypoints 0.3 py36_0 19freetype 2.9.1 ha9979f8_1 20icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 21icu 64.2 he025d50_1 conda-forge 22idna 2.8 pypi_0 pypi 23importlib_metadata 0.23 py36_0 24intel-openmp 2019.4 245 25ipykernel 5.1.2 py36h39e3cac_0 26ipython 7.8.0 py36h39e3cac_0 27ipython_genutils 0.2.0 py36h3c5d0ee_0 28jedi 0.15.1 py36_0 29jinja2 2.10.3 py_0 30jpeg 9c hfa6e2cd_1001 conda-forge 31jsonpatch 1.24 pypi_0 pypi 32jsonpointer 2.0 pypi_0 pypi 33jsonschema 3.1.1 py36_0 34jupyter_client 5.3.4 py36_0 35jupyter_core 4.6.0 py36_0 36kiwisolver 1.1.0 py36ha925a31_0 37libblas 3.8.0 14_mkl conda-forge 38libcblas 3.8.0 14_mkl conda-forge 39libclang 9.0.0 h74a9793_1 conda-forge 40liblapack 3.8.0 14_mkl conda-forge 41liblapacke 3.8.0 14_mkl conda-forge 42libpng 1.6.37 h2a8f88b_0 43libsodium 1.0.16 h9d3ae62_0 44libtiff 4.0.10 hb898794_2 45libwebp 1.0.2 hfa6e2cd_2 conda-forge 46m2w64-gcc-libgfortran 5.3.0 6 47m2w64-gcc-libs 5.3.0 7 48m2w64-gcc-libs-core 5.3.0 7 49m2w64-gmp 6.1.0 2 50m2w64-libwinpthread-git 5.0.0.4634.697f757 2 51markupsafe 1.1.1 py36he774522_0 52matplotlib 3.1.1 py36_1 conda-forge 53matplotlib-base 3.1.1 py36h2852a4a_1 conda-forge 54mistune 0.8.4 py36he774522_0 55mkl 2019.4 245 56mkl-service 2.3.0 py36hb782905_0 57mkl_fft 1.0.14 py36h14836fe_0 58mkl_random 1.1.0 py36h675688f_0 59more-itertools 7.2.0 py36_0 60msys2-conda-epoch 20160418 1 61nbconvert 5.6.0 py36_1 62nbformat 4.4.0 py36h3a5bc1b_0 63ninja 1.9.0 py36h74a9793_0 64notebook 6.0.1 py36_0 65numpy 1.16.5 py36h19fb1c0_0 66numpy-base 1.16.5 py36hc3f5095_0 67olefile 0.46 py36_0 68opencv 4.1.1 py36he03da11_2 conda-forge 69openssl 1.1.1d he774522_3 70pandoc 2.2.3.2 0 71pandocfilters 1.4.2 py36_1 72parso 0.5.1 py_0 73pickleshare 0.7.5 py36_0 74pillow 6.2.0 py36hdc69c19_0 75pip 19.3.1 py36_0 76prometheus_client 0.7.1 py_0 77prompt_toolkit 2.0.10 py_0 78pycocotools 2.0 pypi_0 pypi 79pycparser 2.19 py36_0 80pygments 2.4.2 py_0 81pyparsing 2.4.2 py_0 82pyqt 5.12.3 py36h6538335_0 conda-forge 83pyqt5-sip 4.19.18 pypi_0 pypi 84pyqtwebengine 5.12.1 pypi_0 pypi 85pyrsistent 0.15.4 py36he774522_0 86python 3.6.9 h5500b2f_0 87python-dateutil 2.8.0 py36_0 88pytorch 0.4.1 py36_cuda90_cudnn7he774522_1 pytorch 89pytz 2019.3 py_0 90pywin32 223 py36hfa6e2cd_1 91pywinpty 0.5.5 py36_1000 92pyzmq 18.1.0 pypi_0 pypi 93qt 5.12.5 h7ef1ec2_0 conda-forge 94requests 2.22.0 pypi_0 pypi 95scipy 1.1.0 pypi_0 pypi 96send2trash 1.5.0 py36_0 97setuptools 41.4.0 py36_0 98sip 4.19.8 py36h6538335_0 99six 1.12.0 py36_0 100sqlite 3.30.1 he774522_0 101terminado 0.8.2 py36_0 102testpath 0.4.2 py36_0 103tk 8.6.8 hfa6e2cd_0 104torch 0.4.1 pypi_0 pypi 105torchfile 0.1.0 pypi_0 pypi 106torchvision 0.2.1 py_2 soumith 107tornado 6.0.3 py36he774522_0 108tqdm 4.36.1 py_0 109traitlets 4.3.3 py36_0 110urllib3 1.25.6 pypi_0 pypi 111vc 14.1 h0510ff6_4 112visdom 0.1.8.9 pypi_0 pypi 113vs2015_runtime 14.16.27012 hf0eaf9b_0 114wcwidth 0.1.7 py36h3d5aa90_0 115webencodings 0.5.1 py36_1 116websocket-client 0.56.0 pypi_0 pypi 117wheel 0.33.6 py36_0 118wincertstore 0.2 py36h7fe50ca_0 119winpty 0.4.3 4 120xz 5.2.4 h2fa13f4_4 121zeromq 4.3.1 h33f27b4_3 122zipp 0.6.0 py_0 123zlib 1.2.11 h62dcd97_3 124zstd 1.3.7 h508b16e_0
何卒宜しくお願いいたします。
回答2件
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GPUを選択させないようにした(CPUで処理しているはず？)ところ、処理時間が明らかに遅くなりました。
このことからGPUが動いていると判断しました。
投稿2019/11/22 13:53
総合スコア20
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ベストアンサー
GPUメモリの消費状況をモニタしてみてはどうでしょうか？
メモリが全然使われてなかったら怪しくて、逆に一杯一杯だったらそれによる速度低下の懸念があります。
あとはCUDAのバージョンを上げたり、CUDNNを入れてみるとか。新しい方が速いです。
ぱっと見、CUDNNが入ってなさそうなのは気になります。
投稿2019/10/27 15:34
総合スコア626
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