时间戳

首页 > 解决方案 > 为什么我不能在一个 GPU 设备的内存全部分配时在 CPU 上运行 tensorflow 会话？

python - 为什么我不能在一个 GPU 设备的内存全部分配时在 CPU 上运行 tensorflow 会话？

问题描述

从 tensorflow 网站 ( https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu ) 我发现以下代码手动指定使用 CPU 而不是 GPU：

# Creates a graph.
with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

我尝试在我的机器（有 4 个 GPU）上运行它并收到以下错误：

2018-11-05 10:02:30.636733: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1392] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.582
pciBusID: 0000:18:00.0
totalMemory: 10.92GiB freeMemory: 10.76GiB
2018-11-05 10:02:30.863280: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1392] Found device 1 with properties: 
name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.582
pciBusID: 0000:3b:00.0
totalMemory: 10.92GiB freeMemory: 10.76GiB
2018-11-05 10:02:31.117729: E tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:158] Internal: failed initializing StreamExecutor for CUDA device ordinal 2: Internal: failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY; total memory reported: 11721506816
Traceback (most recent call last):
  File "./tf_test.py", line 10, in <module>
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
  File ".../anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1566, in __init__
    super(Session, self).__init__(target, graph, config=config)
  File ".../anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 636, in __init__
    self._session = tf_session.TF_NewSession(self._graph._c_graph, opts)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.

似乎当我创建会话时，tensorflow 尝试在所有设备上初始化流执行器。不幸的是，我的同事现在正在使用其中一个 GPU。我希望他对一个 GPU 的充分使用不会阻止我使用另一个设备（无论是 GPU 还是 CPU），但事实似乎并非如此。

有人知道解决方法吗？也许要添加到配置中？这是可以在张量流中修复的吗？

仅供参考...这是“gpustat -upc”的输出：

<my_hostname>  Mon Nov  5 10:19:47 2018
[0] GeForce GTX 1080 Ti | 36'C,   0 % |    10 / 11178 MB |
[1] GeForce GTX 1080 Ti | 41'C,   0 % |    10 / 11178 MB |
[2] GeForce GTX 1080 Ti | 38'C,   0 % | 11097 / 11178 MB | <my_colleague>:python2/148901(11087M)
[3] GeForce GTX 1080 Ti | 37'C,   0 % |    10 / 11178 MB |

标签： pythontensorflowgpgpu

解决方案

好的......所以在我同事的帮助下，我有了一个可行的解决方案。实际上，关键是对配置的修改。具体来说，是这样的：

config.gpu_options.visible_device_list = '0'

这将确保 tensorflow 只看到 GPU 0。

实际上，我能够运行以下命令：

#!/usr/bin/env python                                                                                                                                                                                                                        

import tensorflow as tf

with tf.device('/gpu:2'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.                                                                                                                                                                                   
config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
config.gpu_options.visible_device_list = '0,1,3'
sess = tf.Session(config=config)
# Runs the op.                                                                                                                                                                                                                               
print(sess.run(c))

请注意，此代码实际上指定在 GPU 2 上运行（您可能还记得它是已满的）。这一点很重要……GPU是根据visible_device_list重新编号的，所以在上面的代码中，当我们说“with gpu:2”时，这是指列表中的第3个GPU（'0,1,3 ')，这实际上是 GPU 3。如果你尝试这个，这可能会咬你：

#!/usr/bin/env python                                                                                                                                                                                                                        

import tensorflow as tf

with tf.device('/gpu:1'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.                                                                                                                                                                                   
config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
config.gpu_options.visible_device_list = '1'
sess = tf.Session(config=config)
# Runs the op.                                                                                                                                                                                                                               
print(sess.run(c))

问题是它在列表中寻找第二个 GPU，但可见列表中只有一个 GPU。您将得到的错误如下：

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'a': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:1 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
     [[Node: a = Const[dtype=DT_FLOAT, value=Tensor<type: float shape: [2,3] values: [1 2 3]...>, _device="/device:GPU:1"]()]]

当我想在 CPU 上运行时，我必须指定一个 GPU 列表，这对我来说仍然很奇怪。我尝试使用一个空列表但它失败了，所以如果所有 4 个 GPU 都在使用中，我将没有解决方法。还有人有更好的主意吗？

推荐阅读