TensorFlow

Différentes versions de TensorFlow sont installée : 2.0, 1.12, 1.10, 1.8 and 1.4.

Dés que la version 2.1 sera disponible dans Anaconda, elle remplacera la version 2.0 puisque cette dernière est une version developer preview.

Selecting a GPU

Étant donné que l’utilisateur de TensorFlow et Keras réserve toute la mémoire disponible de tous les GPU, nous devons d’abord sélectionner une carte libre au début du notebook. Dans le cas contraire, d’autres étudiants ou membres du personnel ne pourra pas travailler.

Voyons quels GPU sont disponible avec gpustat et sélectionnons en un avec la variable CUDA suivante avec l’aide de %env :

Montre l’état des GPUs

!gpustat

Sortie de gpustat

gpu-8k               Fri Feb  7 14:46:03 2020  440.33.01
[0] GeForce GTX 980  | 38 C,   0 % |     0 /  4042 MB |
[1] GeForce GTX 980  | 42 C,   0 % |     0 /  4043 MB |
[2] GeForce GTX 980  | 42 C,   0 % |     0 /  4043 MB |
[3] GeForce GTX 980  | 42 C,   0 % |     0 /  4043 MB |

Initialiser la variable CUDA_VISIBLE_DEVICES

%env CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID
%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
!echo "CUDA_VISIBLE_DEVICES : $CUDA_VISIBLE_DEVICES"

Figure 1. Notebook d’exemple

Vous pouvez essayer un code d’essai à l’adresse suivante https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner.