[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング27 (1002ﾚｽ)
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18(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eda5-ZA0I [222.0.172.133]) [] 2020/01/21(火) 04:01:38.07 ID:HbPqWHbL0(1) AAS
google colabでGPUに切り替えても大して早く動いた感がないんですが何か設定とか
必要なんでしょうか。とりあえずimportはnumpyだけの物とtensorflow2系を利用した
物の二種類のソースコードを用意、それでランタイムを切り替えたんですが
まずnumpyだけで作った奴の実行時間は
CPU:1099秒、GPU:943秒、TPU:1090秒
tensorflow2を使用した物は
CPU:95.1秒、 GPU:86.8秒、TPU:97.8秒
数回やったんですが結果はだいたいこんな感じでした。
一応デフォの2.1から2.0に変えたりしたのですが大した変化は起こらず、
device_lib.list_local_devices() でGPUを認識していることは確認済み
print(tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU"))やら
print(x.tensorflow.python.client.device.endswith('GPU:0')) (xは適当なテンソル)
を試したらこちらもGPUは認識しているっぽいです、ただTPUの時はCPUしか
表示されなかったのでもしかしたら上手くいってないかもしれません。
やってることは中間100層の3層mnistでエポック数は20です、予想だとCPUとGPUで
2倍くらい実行時間が違うと踏んでいたので多分何か失敗していると思うのですが…。
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