速度基準測試tensorflow安裝

我懷疑tensorflow是否對我的GPU箱配置正確，因爲它每次迭代訓練一個簡單的線性迴歸模型約100倍慢（BATCHSIZE = 32，1500點輸入的特徵，150個輸出變量）在我的花式gpu機器上比在我的筆記本電腦上。速度基準測試tensorflow安裝

我正在使用泰坦X，與現代cpu等nvidia-smi說，我只有在10％的gpu利用率，但我希望這是因爲小批量。我沒有使用feed_dict將數據移動到計算圖中。一切都通過tf.decode_csv和tf.train.shuffle_batch來完成。

沒有人有任何建議，如何輕鬆地測試是否我的安裝是否正確？有沒有簡單的速度基準？我的筆記本電腦和gpu機器之間的速度差異非常大，以至於我預料事情沒有正確配置。

來源

2016-02-29 DBelanger

一些例子不是GPU優化，當GPU是因爲拷貝的啓用可以得到100倍的更慢，這裏有一個HTTPS： //github.com/tensorflow/tensorflow/issues/838 –

嘗試tensorflow/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py，那將打印每一步的時機。

特斯拉K40c，應該讓每步約16 ms，而約120 ms換僅CPU我3歲的機

來源

2016-02-29 21:40:42

只是爲了記錄。我使用的GeForce GTX 960M，並得到步驟的時間從16.1到17.7，但主要是16.2。 – user728785

如果您正在搜索tensorflow的安裝位置（文件所在位置），請看這裏：http://stackoverflow.com/questions/33616732/where-is-the-folder-for-installing-tensorflow-with- pip-mac-osx – jrieke

看起來像convolutional.py被刪除，你仍然可以在github歷史中看到它 - https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/6431560b7ec3565154cb9cdc9c827db78ccfebe7/tensorflow/models/image/mnist/convolutional。 PY＃L265 –

擴展Yaroslavs答案上：這裏是如何做到整個測試過程（CUDA和cudNN安裝的話）

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

爲tensorflow創建Virtuel環境和安裝tensorflow

virtualenv --system-site-packages -p python3 tf-venv3 
source tf-venv3/bin/activate 
pip install --upgrade pip 
pip install --upgrade tensorflow-gpu

您Virtuel環境

python models/tutorials/image/mnist/convolutional.py

我GTX內

運行模型1070個需求〜每步5ms的

來源

2017-06-02 11:14:19

速度基準測試tensorflow安裝

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