La GTX 745 y la instalación de tensorflow – gpu en Windows
Autora: Eleonora Bernasconi
Especificaciones de la tarjeta de gráficos NVIDIA GeForce GTX 745
Especificaciones: https://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-745-oem/specifications
Núcleos CUDA: 384
Base Clock (MHz): 1033
Velocidad de la memoria ( Gbps ): 1.8 Gbps
Cantidad de memoria: 4 GB
Interfaz de memoria: DDR3
Ancho de banda máx (GB/sec): 28.8
Figura 01 – nvidia-smi para el monitoreo de GPU
Abra el símbolo del sistema e ingrese:
cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI
nvidia-smi
N.B. El porcentaje de uso de la GPU oscila entre 92% y 94%, en el Administrador de tareas de Windows permanece en 70%.
Instalación de Tensorflow con GPU para Windows 10
Requisitos
Python 3.5
Nvidia CUDA GPU. Verifique que la GPU sea compatible con CUDA.
Configurando la tarjeta GPU Nvidia
Instala Cuda Toolkit 8.0 e cuDNN v5.1.
Descarga e instalación de CUDA Toolkit
Toolkit 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Ejemplo de directorio de instalación: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
Descarga e instalación de cuDNN
Installa cuDNN versione 5.1 per Windows 10: https://developer.nvidia.com/cudnn
Extraiga los archivos cuDNN e ingréselos en el directorio Toolkit.
Variables de entorno
Después de instalar CUDA toolkit, asegúrese de que CUDA_HOME esté configurado en las variables de entorno; de lo contrario, agréguelo manualmente.
Figura 02 – Variables de entorno CUDA_HOME parte 01
Figura 03 – Variables de entorno CUDA_HOME parte 02
Instala Anaconda
Descarga : https://www.anaconda.com/download/
Cree un nuevo entorno con el nombre tensorflow-gpu y la versión 3.5.2 de python
conda create -n tensorflow-gpu python=3.5.2
N.B. En caso de que se encuentre con versiones incompatibles entre sí, simplemente active estos comandos para resolver el problema:
conda install -c conda-forge tensorflow-gpu
Anaconda instalará automáticamente las versiones requeridas de cuda, cudNN y otros paquetes.
Figura 04 – conda install -c conda-forge tensorflow-gpu
activate tensorflow-gpu
Figura 05 – activate tensorflow-gpu
Instala tensorFlow
pip install tensorflow-gpu
Figura 06 – pip install tensorflow-gpu
i Ahora ha terminado y tiene instalado con éxito tensorflow con la GPU !
i Recuerde activar el comando:activate tensorflow-gpu para entrar en modo GPU!
Prueba de GPU
python
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
Figura 07 – prueba de GPU
Prueba en CIFAR-10 con 10 épocas
Tiempo promedio por época:150 sec
Tiempo total: 25 min
Figura 08 – Prueba en CIFAR-10 con 10 épocas