Question

我正在关注https://www.datacamp.com/community/tutorials/deep-learning-jupyter-aws的教程。

我想连接到（兼容CUDA的）GPU来在Jupyter笔记本中进行计算。按照上面链接的教程，我选择了（AWS EC2）深度学习AMI ubuntu，p2.xlarge，并且实例正在运行。

一旦我使用p2.xlarge实例的IP地址登录云服务器，我就像在教程中一样导入keras。但是，而不是在IPython shell中返回“使用TensorFlow后端....成功打开CUDA库”，我得到：

In [1]: import keras

/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:34: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters

Using TensorFlow backend.

/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/__init__.py:962: UserWarning: Duplicate key in file "/home/ubuntu/.config/matplotlib/matplotlibrc", line #2
  (fname, cnt))

/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/__init__.py:962: UserWarning: Duplicate key in file "/home/ubuntu/.config/matplotlib/matplotlibrc", line #3
  (fname, cnt))

有人能告诉我出了什么问题吗？另外，如果我使它正常工作，这个实例是否会对不涉及keras的计算起作用（例如，为了减少t-SNE的数据维度）？

Answer 1

尝试运行玩具示例并使用nvidia-smi检查是否使用了gpu

“成功打开CUDA库”没有显示

1 个答案: