質問編集履歴
1
質問の改善
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
Tensorflow(keras)でのGPUメモリ使用量に
|
|
1
|
+
Tensorflow(keras)でのGPUメモリ使用量をMAXにしたい
|
test
CHANGED
|
@@ -8,10 +8,12 @@
|
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
###発生している問題
|
|
10
10
|
|
|
11
|
-
tensorflowのデフォルトの設定はGPUメモリを割り当てられるだけの全てを割り当てるという仕様になってい
|
|
11
|
+
tensorflowのデフォルトの設定はGPUメモリを割り当てられるだけの全てを割り当てるという仕様になっているはずです．
|
|
12
12
|
|
|
13
13
|
しかし新しく環境設定したGPUマシン（1080Ti ×2）で同様のスクリプトを実行する際に，GPUメモリの一部が割り当てられず（nvidia-smiのmemory usage: 9588MiB / 11264MiB），メモリが足りずにResourceExhoustedErrorが起きてしまいます．
|
|
14
14
|
|
|
15
|
+
ちなみに正常にスクリプトが動作する1080Tiを一つだけ積んだPCでは，nvidia-smi上の表示では11015MiB/11264MiBという割り当てになっています．
|
|
16
|
+
|
|
15
17
|
|
|
16
18
|
|
|
17
19
|
###該当のソースコード
|
|
@@ -208,7 +210,7 @@
|
|
|
208
210
|
|
|
209
211
|
OS: Windows10
|
|
210
212
|
|
|
211
|
-
library: python 3.6, keras 2.0.8, tensorflow-gpu 1.3.0
|
|
213
|
+
library: python 3.6, keras 2.0.8, tensorflow-gpu 1.3.0, CUDA8.0 CUDNN6.0
|
|
212
214
|
|
|
213
215
|
|
|
214
216
|
|
|
@@ -218,8 +220,8 @@
|
|
|
218
220
|
|
|
219
221
|
他のサービスがGPUメモリの一部を既に予約してしまっている可能性が一番濃厚だと思ったのですが，Memory Usageを見てもメモリのほとんど全てを使っているという感じはありません．
|
|
220
222
|
|
|
221
|
-
Insufficient Permissionも怪しく思い，PIDからプロセスを割り出したところ
|
|
223
|
+
Insufficient Permissionも怪しく思い，PIDからプロセスを割り出したところ，dmw.exeなどの細々としたものでした．
|
|
222
|
-
|
|
223
|
-
|
|
224
|
-
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
|
|
226
|
+
|
|
225
|
-
何か
|
|
227
|
+
GPUメモリがきちんとフルに割り当てられない原因について何か分かる方がいれば教えていただけると嬉しいです．
|