python - Tensorflow - 如何为 tf.Estimator() CNN 使用 GPU 而不是 CPU

coder 2023-08-22 原文

我认为它应该与 with tf.device("/gpu:0") 一起使用，但我应该把它放在哪里？我不认为它是:

with tf.device("/gpu:0"):
    tf.app.run()

那么我应该把它放在 tf.app 的 main() 函数中，还是放在我用于估算器的模型函数中？

编辑:如果这有帮助，这是我的 main() 函数:

def main(unused_argv):
  """Code to load training folds data pickle or generate one if not present"""

  # Create the Estimator
  mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(
      model_fn=cnn_model_fn2, model_dir="F:/python_machine_learning_codes/tmp/custom_age_adience_1")

  # Set up logging for predictions
  # Log the values in the "Softmax" tensor with label "probabilities"
  tensors_to_log = {"probabilities": "softmax_tensor"}
  logging_hook = tf.train.LoggingTensorHook(
      tensors=tensors_to_log, every_n_iter=100)

  # Train the model
  train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": train_data},
      y=train_labels,
      batch_size=64,
      num_epochs=None,
      shuffle=True)
  mnist_classifier.train(
      input_fn=train_input_fn,
      steps=500,
      hooks=[logging_hook])

  # Evaluate the model and print results
  """Code to load eval fold data pickle or generate one if not present"""

  eval_logs = {"probabilities": "softmax_tensor"}
  eval_hook = tf.train.LoggingTensorHook(
      tensors=eval_logs, every_n_iter=100)
  eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": eval_data},
      y=eval_labels,
      num_epochs=1,
      shuffle=False)
  eval_results = mnist_classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn, hooks=[eval_hook])

如您所见，我在这里的任何地方都没有显式声明 session ，所以我到底应该把 with tf.device("/gpu:0") 放在哪里？

最佳答案

你可以把它放在你的模型函数的开头，即当你定义你的模型时，你应该写:

def cnn_model_fn2(...):
    with tf.device('/gpu:0'):
        ...

但是，我希望 tensorflow 自动为您的模型使用 gpu。您可能想检查它是否被正确检测到:

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

关于python - Tensorflow - 如何为 tf.Estimator() CNN 使用 GPU 而不是 CPU，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47277165/

何为 Tensorflow code 34 section python tensorflow-estimator

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