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Ubuntu下让Theano使用GPU

日期:2019-10-07编辑作者:前端

在Ubuntu下安装完Theano以及cuda后,能够动用如下程序来测量检验你日前是还是不是选拔了GPU:

from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T
import numpy
import time

vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000

rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX))
f = function([], T.exp(x))
print(f.maker.fgraph.toposort())
t0 = time.time()
for i in range(iters):
    r = f()
t1 = time.time()
print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))
print("Result is %s" % (r,))
if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
    print('Used the cpu')
else:
    print('Used the gpu')

假若将上述代码寄放在test_gpu.py中,运行test_gpu.py,假设出口如下结果:

[Elemwise{exp,no_inplace}(<TensorType(float32, vector)>)]
Looping 1000 times took 3.06635117531 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879337  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323284]
Used the cpu

则证实当前使用的是CPU,并未动用GPU。
若出现就疑似如下结果:

Using gpu device 0: GeForce GTX 580
[GpuElemwise{exp,no_inplace}(<CudaNdarrayType(float32, vector)>), HostFromGpu(GpuElemwise{exp,no_inplace}.0)]
Looping 1000 times took 0.638810873032 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879349  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323296]
Used the gpu

那表达当前使用了GPU,况兼告诉了大家日前应用的是哪位GPU。

假若您计算机上有GPU,并且你成功安装了CUDA,不过你的次序却不曾选拔GPU,那表达您近来的theano配置中暗中认可是不利用GPU的,能够经过以下七个点子来令你的theano使用GPU。
1、在运行test_gpu.py时,在python test_gpu.py前加下语句:

# THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python test_gpu.py

2、配置你的.theanorc文件
在您home上面会有二个.theanorc文件,在这么些文件中增多如下语句:

[global]
floatX = float32
device = gpu0

[lib]
cnmem = 1

留意:假如在你的home下未有发现.theanorc文件,按ctrl+h(展现隐蔽文件)就足以看见了。

除此以外,方法一实际上是一种覆盖型形式,即在运行当前的.py文件时,用当下的THEANO_FLAGS来覆盖.theanorc中默许的布局。

更多Ubuntu相关音信见Ubuntu 专项论题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=2

本文永世更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134142.htm

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