這是關於與GPU的支持(v0.12)Tensorflow/Windows的(本地):GPU支持[無法識別NUMA節點]
雖然一些實例工作在Windows上運行Tensorflow本地(matmul.py)和我可以看到GPU(1.3s)與CPU大的性能差異(4.4s),我得到一個問題一個例子:
式C:\ tf_jenkins \家庭\工作區\釋放贏\設備\ gpu \ os \ windows \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device.cc:586]無法識別/ job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0的NUMA節點,默認爲0.您的內核可能不是用NUMA支持構建的。
而另一些人有沒有被加載cuDNN庫中的問題,我的圖書館被正確地找到和加載:
I C:\ tf_jenkins \家庭\工作區\釋放贏\設備\ GPU \ OS \ WINDOWS \ tensorflow \ stream_executor \ dso_loader.cc:128]成功打開CUDA庫cudnn64_5.dll本地
沒有任何人有同樣的問題? 有人能解決嗎? 我可以做些什麼來獲得更多日誌記錄,瞭解發生了什麼問題?