Ubuntu 14.04 LTS desktop amd64
GeForce GTX 750 Ti
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
TensorFlow v0.11
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v7.5
Python 2.7.6
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
TensorFlowを遊び倒す! 4-1. Convolutional Neural Networks
http://blog.brainpad.co.jp/entry/2016/04/22/170000
CIFAR-10のデータセットを処理するTutorialを学習中。
http://qiita.com/7of9/items/b8286880b483f6468e27
においてGPU(GeForce GTX 750 Ti: 2GB)ではcifar10_train.py
とcifar10_eval.py
を同時実行はできないことがわかった。
CPU動作にしようとしてが、関連pythonファイルを変更してもうまくCPU動作にできなかった。
以下を見つけた。
TensorflowでGPUを制限・無効化する
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#env-var
CUDAには環境変数CUDA_VISIBLE_DEVICESを用いてプログラムが利用できるGPUを制限する機能があります.
# GPU: 0だけ使う
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test_gpu.py
CPUだけ使うにはどうすればいいかわからないが、以下をやってみた。
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python cifar10_train.py
CPU動作になったようだ。これでpython cifar10_eval.py
を実行すると正常動作するようになった。
ただし上記の方法はただの思いつきなので、正式な方法ではないかもしれない。
関連 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#env-vars
こちらのほうがいい
trainはGPUで動かす。
$ python cifar10_train.py
evalをCPUで動かす。
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 cifar10_eval.py