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CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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tensorflow-GPUのGPU認識に時間がかかる

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CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

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投稿2020/12/24 13:35

前提・実現したいこと

tensorflowのGPU認識の時間を早めたい

発生している問題・エラーメッセージ

強化学習時にGPUを使用したいためCUDAなどGPU処理に必要なもの一式を揃えたのですが

device_lib.list_local_devices()

でGPUの認識を行った際
イメージ説明
の表示で15分ほど止まった後に
イメージ説明
このようにGPUの認識に成功します.

また現在Unityを用いてAnaconda上で強化学習を行っているのですが,学習コードを実行した際も上と同様にGPUの認識に15分ほどかかるため,この認識までにかかる時間を短縮させたいです.

これは設定か何かで短縮できるのでしょうか?それともPCのスペックの問題かそもそもこういう仕様なのでしょうか?

ツールのバージョン,PCのスペック

Anaconda3:2020.11
CUDA:10.1
cudnn:7.6
tensorflow:2.3.1
CPU:AMD Ryzen7 1700
GPU:NVIDA GeForce RTX 3060ti
メモリ:8×2+4×2 24GB

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2020/12/25 08:51

cuda等を30シリーズに対応したものに変更したら解決しました ありがとうございます
guest

回答1

0

自己解決

CUDA:11.2
cudnn:v8.0.5 for CUDA 11.1
tensorflow:2.4.0
numpy:1.19.3
にしたところ瞬間で認識することに成功し無事解決しました
ありがとうございます

投稿2020/12/25 08:54

編集2020/12/25 09:34
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総合スコア4

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