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python - 如何调试 model.fit() 中的 Tensorflow 段错误？

coder 2023-08-26 原文

我正在尝试运行 Keras MINST example在 Geforce 2080 上使用 tensorflow-gpu。我的环境是 Linux 系统上的 Anaconda。

我正在从命令行 python session 运行未修改的示例。我得到以下输出:

Using TensorFlow backend.
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: GeForce RTX 2080, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5
x_train shape: (60000, 28, 28, 1)
60000 train samples
10000 test samples
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/12
conv2d_1/random_uniform/RandomUniform: (RandomUniform): 
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
conv2d_1/random_uniform/sub: (Sub): 
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
conv2d_1/random_uniform/mul: (Mul): 
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
conv2d_1/random_uniform: (Add): 
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
[...]

我收到的最后一行是:

training/Adadelta/Const_31: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
training/Adadelta/mul_46/x: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
training/Adadelta/mul_47/x: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
Segmentation fault (core dumped)

通过阅读，我认为这可能是内存问题并添加了这些行以防止 GPU 内存不足:

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.3
K.tensorflow_backend.set_session(tf.Session(config=config))

使用 nvidia-smi 工具检查实际使用了 GPU (watch -n1 nvidia-smi) 我可以从以下输出中确认(在此运行中没有per_process_gpu_memory_fraction 设置为 1):

我怀疑 CUDA、Keras 和 Tensorflow 之间存在版本不兼容问题，但我不知道如何调试。

有什么调试手段可以查个水落石出？还有哪些其他问题可能是此段错误的原因？

编辑:我进一步试验并用这段代码替换模型工作正常:

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=input_shape),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

但是一旦我像这样引入了一个卷积层

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
#    keras.layers.Flatten(input_shape=input_shape),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)

])

然后我再次遇到上述段错误。

所有包都是通过 Anaconda 安装的。我已经安装了

  • conda 4.5.11
  • python 3.6.6
  • keras-GPU 2.2.4
  • tensorflow 1.12.0
  • tensorflow-GPU 1.12.0
  • cudnn 7.2.1
  • cudatoolkit 9.2

编辑:我在非 anaconda 环境中尝试了相同的代码，它运行完美。不过，我更愿意使用 anaconda 来避免系统更新造成破坏。

最佳答案

从源 (r1.13) 构建 tensorflow。Conv2D 段错误已修复。

关注Build from Source

我的显卡:RTX 2070 Ubuntu 16.04 python 3.5.2 英伟达驱动程序 410.78 CUDA-10.0.130 cuDNN-10.0 - 7.4.2.24 TensorRT-5.0.0 计算能力:7.5

构建:tensorflow-1.13.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64

从 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/22706 下载预构建

关于python - 如何调试 model.fit() 中的 Tensorflow 段错误？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53302958/

Tensorflowpythoncodekeras

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