前提・実現したいこと
tensorflow-gpu=1.15とkeras=2.3.1を用いてプログラムを動かしたいです。しかしGPUがうまく動いていないようで困っています.
動作確認をするためのプログラムを実行したところ,以下のようなエラーが出てしまいプログラムを動かすことができません.
またタスクマネージャーでもGPUの使用率が0%に近くなため,動作していないようで困っています(専用GPUメモリ使用量は上限近くを維持しています)
どなたか解決策など教えていただけないでしょうか.
環境は以下の通りです。
GPU:RTX3090
CUDA Toolkit 10.0
cuDNN v7.6.5
tensorflow-gpu 1.15
Python3.7.11
anaconda3
windows10 64bi
発生している問題・エラーメッセージ
エラーメッセージ
InternalError: 2 root error(s) found.
(0) Internal: Blas GEMM launch failed : a.shape=(32, 512), b.shape=(512, 10), m=32, n=10, k=512
[[{{node dense_1/MatMul}}]]
[[loss/mul/_59]]
(1) Internal: Blas GEMM launch failed : a.shape=(32, 512), b.shape=(512, 10), m=32, n=10, k=512
[[{{node dense_1/MatMul}}]]
0 successful operations.
0 derived errors ignored.
該当のソースコード
ソースコード
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
試したこと
cuDNNのバージョンが7.6.4でインストールしたため,手動で消去し,後にインストールしました.
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
GPUを認識しているか確認するため以下のコードを実行しました
コード
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
結果
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 数字が記載
locality {
}
incarnation: 数字が記載,
name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 数字が記載
locality {
bus_id: 1
links {
}
}
incarnation: 数字が記載
physical_device_desc: "device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3090, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6"]
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