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@maechanneler(Yoshiaki MAEHARA)

g2.2xlargeでtensorflow-gpuは動作しない（2018年7月時点）

Last updated at Posted at 2018-07-24

はじめに

以前からAWS上でTensorFlowをGPUで動作させることに興味があったので、g2.2xlargeのセッションを開設して試してみました。
結論からいうと、g2.2xlarge上でtensorflow-gpuを動作させることはできません（2018年7月時点）。結局のところ、p2.xlargeを新たに開設してやっと動作確認することができました。

g2.2xlargeの開設

AWSのデフォルトユーザー設定では、g2.2xlarge等の高機能セッションの開設数に制限がかかっているので、それを解放しないといけません。解放の仕方は、AWSのサポートセンターのページで直接担当者にメッセージを送る形です。

AWSサポートセンター.png

１日程度で制限が解除され、g2.2xlargeが使えるようになります。

AWS上限値変更.png

DeepLearningAMI

AWSいはく、TensorFlowやChainerが既にインストールされたセッションが用意されているので、それを選択します。

DeeplearningAMIで選択できる環境一覧
=============================================================================
       __|  __|_  )
       _|  (     /   Deep Learning AMI 11.0 (Amazon Linux)
      ___|\___|___|
=============================================================================

Please use one of the following commands to start the required environment with the framework of your choice:
for MXNet(+Keras1) with Python3 (CUDA 9.0 and Intel MKL-DNN) _______________________________ source activate mxnet_p36
for MXNet(+Keras1) with Python2 (CUDA 9.0 and Intel MKL-DNN) _______________________________ source activate mxnet_p27
for TensorFlow(+Keras2) with Python3 (CUDA 9.0 and Intel MKL-DNN) _____________________ source activate tensorflow_p36
for TensorFlow(+Keras2) with Python2 (CUDA 9.0 and Intel MKL-DNN) _____________________ source activate tensorflow_p27
for Theano(+Keras2) with Python3 (CUDA 9.0) _______________________________________________ source activate theano_p36
for Theano(+Keras2) with Python2 (CUDA 9.0) _______________________________________________ source activate theano_p27
for PyTorch with Python3 (CUDA 9.0 and Intel MKL) ________________________________________ source activate pytorch_p36
for PyTorch with Python2 (CUDA 9.0 and Intel MKL) ________________________________________ source activate pytorch_p27
for CNTK(+Keras2) with Python3 (CUDA 9.0 and Intel MKL-DNN) _________________________________ source activate cntk_p36
for CNTK(+Keras2) with Python2 (CUDA 9.0 and Intel MKL-DNN) _________________________________ source activate cntk_p27
for Caffe2 with Python2 (CUDA 9.0) ________________________________________________________ source activate caffe2_p27
for Caffe with Python2 (CUDA 8.0) __________________________________________________________ source activate caffe_p27
for Caffe with Python3 (CUDA 8.0) __________________________________________________________ source activate caffe_p35
for Chainer with Python2 (CUDA 9.0 and Intel iDeep) ______________________________________ source activate chainer_p27
for Chainer with Python3 (CUDA 9.0 and Intel iDeep) ______________________________________ source activate chainer_p36
for base Python2 (CUDA 9.0) __________________________________________________________________ source activate python2
for base Python3 (CUDA 9.0) __________________________________________________________________ source activate python3

tensorflow-gpuのエラーメッセージ

TensorFlowのインポートでのエラー

プレインストールされているtensorflowでは、エラーメッセージが出てきて、Pythonからのインポートができません。結局、このエラーの回避方法はわからずじまいでした。

TensorFlowのインポートで出てくるエラー
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 81, in <module>
    from tensorflow.python import keras
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python.keras import activations
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/activations/__init__.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.python.keras._impl.keras.activations import elu
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/__init__.py", line 21, in <module>
    from tensorflow.python.keras._impl.keras import activations
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/activations.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.python.keras._impl.keras import backend as K
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/backend.py", line 38, in <module>
    from tensorflow.python.layers import base as tf_base_layers
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/layers/base.py", line 25, in <module>
    from tensorflow.python.keras.engine import base_layer
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/__init__.py", line 21, in <module>
    from tensorflow.python.keras.engine.base_layer import InputSpec
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py", line 33, in <module>
    from tensorflow.python.keras import backend
  File "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/backend/__init__.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.python.keras._impl.keras.backend import abs
ImportError: cannot import name 'abs

CUDAのみを利用

CUDAのみがインストールされている仮想環境があったので、そこにtensorflow-gpuをダウンロードしたら、TensorFlowのインポートはすることができました。
しかし、確認してみると、どうやらGPUは認識していないようです。

g2.2xlarge上で認識されているCPU&GPU
>>> from tensorflow.python.client import device_lib
>>> device_lib.list_local_devices()
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 6183111557610762570
]
>>>

調べてみると、tensorflow-gpuが、CUDAが定義する計算性能（CudaComputeCapability）が3.5以上であるGPUしか認識しないことが原因のようでした。g2.2xlargeが搭載しているGPUのCudaComputeCapabilityは3.0であるようなので、どうしようもありません。

p2.xlargeのGPUであれば問題なく認識

上記問題を解決することができなかったため、p2.xlargeのセッションを用意しました。p2.xlargeであれば、tensorflow-gpuは問題なくGPUを認識します。

p2.xlarge上で認識されているCPU&GPU
>>> from tensorflow.python.client import device_lib
/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters
>>> device_lib.list_local_devices()
2018-07-24 11:40:25.235809: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:898] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2018-07-24 11:40:25.236201: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1356] Found device 0 with properties: 
name: Tesla K80 major: 3 minor: 7 memoryClockRate(GHz): 0.8235
pciBusID: 0000:00:1e.0
totalMemory: 11.17GiB freeMemory: 11.10GiB
2018-07-24 11:40:25.236228: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1435] Adding visible gpu devices: 0
2018-07-24 11:40:26.481888: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-07-24 11:40:26.481937: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:929]      0 
2018-07-24 11:40:26.481958: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:942] 0:   N 
2018-07-24 11:40:26.484813: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1053] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 10763 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 0000:00:1e.0, compute capability: 3.7)
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5961224172411216964
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 11286285517
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 4981542486696783358
physical_device_desc: "device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 0000:00:1e.0, compute capability: 3.7"
]

p2.xlargeが搭載しているGPU（Tesla K80）のCudaComputeCapabilityは3.7あるようです。g2.2xlargeとp2.xlargeの利用料はそれほど変わらないので、手こずるようであればg2.2xlargeには見切りをつけた方がいいでしょう。

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