質問編集履歴
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環境のさらなる見直し、追加の質問
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@@ -63,3 +63,45 @@
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CUDA,CUDnnのインストール先:Cドライブ(起動ドライブ)
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Unity,anacondaのインストール先:Hドライブ
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###試したことと追加の質問（2020/12/10追記）
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上記の環境で
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```ここに言語を入力
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from tensorflow.python.client import device_lib
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device_lib.list_local_devices()
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```
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を実行したところデバイスタイプがCPUとなっていたためtensorflowのバージョンを落としてみたところGPUの認識に成功しました.
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またunity上で100以上のオブジェクトを並べて並列学習を行っていたためもしやCPUの負荷はこれが原因ではないかとサンプルプログラムのほうで改めて学習をさせてみたところCPUの負荷も軽くGPUも使用していたためCPUの負荷はUnityの大量描画が原因であることがわかり,おそらくGPUでの学習に成功しました
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しかし
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```ここに言語を入力
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from tensorflow.python.client import device_lib
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device_lib.list_local_devices()
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```
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や学習プログラムを実行した際,GPUを認識するのに10分ほどかかるのですがこれを早めることはできないのでしょうか？また学習中のタスクマネージャーがサンプルと大量描画それぞれのpyhon使用ピーク時で以下のようになっていたのですがGPUによる学習の負荷はこんなものなのでしょうか？
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サンプルプログラム:
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大量描画:
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