Tensorflow检验GPU是否安装成功及使用GPU训练注意事项

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题

电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。

import tensorflow as tf

with tf.device('/cpu:0'):

    a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a')

    b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b')

with tf.device('/gpu:1'):

    c = a + b

# 注意：allow_soft_placement=True表明：计算设备可自行选择，如果没有这个参数，会报错。

# 因为不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，将会报错。

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto (allow_soft_placement=True, log_device_placement=True))

# sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

sess.run(tf.global_variables_initializer())

print (sess.run(c))

后来google了一下，发现gpu版本和cpu版本是不能同时安装的

于是按照以下指令，卸载下面的安装包

第0步：卸载protobuf

pip uninstall protobuf

第1步：卸载tensorflow

pip uninstall tensorflow

pip uninstall tensorflow-gpu

第2步：强制重新安装Tensorflow并支持GPU

pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu

第3步：如果还没有，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES，所以对我来说有2个GPU就可以了

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

一定要注意安装版本问题！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

2. 使用TensorFlow的注意事项　

（1）训练前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况，不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了。

（2）如果机器上面的GPU之间不能够通信，那就先设定一块要用的GPU吧，在终端上面输入命令export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0（数字是GPU的编号）。

　　CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定的设备号可能与nvidia-smi给出的设备号不一致，详见CUDA_DEVICE_ORDER 环境变量说明，这种不一致性就可能导致本打算分配一个空闲设备（根据nvidia-smi数据）给CUDA应用结果分配的却是正在使用中的设备的情况。

注意：对于在代码内通过代码修改可见设备的情况，只有在代码访问GPU设备之前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES变量才有效。 如果你模型保存之前没有转换到CPU上，那么模型重加载的时候会直接加载到GPU设备中，具体加载到哪个设备依赖于模型的device属性，一般默认为 cuda:0，即加载到系统的第一块显卡。如果我们在重加载模型前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES，就能起到设备屏蔽的左右，而如果是模型重加载完后才设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES，设置无效，因为GPU设备已经被访问了。

（3）用Tensorflow创建session的时候要注意设置内存使用情况，特别是内存资源不够而且要和别人共享一块GPU的时候（留一点给别人用）:

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) as sess:

fraction设置使用内存的百分比。

（4）如果要用with tf.device(‘/gpu:0’):，只能够在所有运算都能在GPU上进行才可以，否则就会报错。如果一定要这样，则要指定哪些操作可以使用GPU，或者设置从GPU可以转移到CPU上运算。

（5）Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found

版本装错了，之前是TensorFlow 1.13.0 + cuda 8.0 + cuDNN5.1,，改成TensorFlow 1.12.0就好了

参考文献：

【1】Tensorflow利用GPU训练注意事项

【2】GPU上的张量流：没有已知设备，尽管cuda的deviceQuery返回“PASS”结果

【3】tensorflow 使用CPU而不使用GPU的问题解决【暂时还没遇到】

【4】Windows环境下安装TensorFlow（CPU和GPU版）

【5】关于tensorflow gpu版和cpu版网上说的容易混淆的一点【有用】

【6】Win10: ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found #2

Tensorflow检验GPU是否安装成功及使用GPU训练注意事项

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题

2. 使用TensorFlow的注意事项