我要接受GPU训练吗？

Question

我正在训练一个以keras和tensorflow为后端的神经模型。日志文件以以下消息开头：

nohup: ignoring input
2019-02-12 17:44:29.414526: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 AVX512F FMA
2019-02-12 17:44:30.191565: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1080 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.7335
pciBusID: 0000:65:00.0
totalMemory: 7.93GiB freeMemory: 7.81GiB
2019-02-12 17:44:30.191601: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1484] Adding visible gpu devices: 0
2019-02-12 17:44:30.409790: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:965] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-02-12 17:44:30.409828: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971]      0 
2019-02-12 17:44:30.409834: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 0:   N 
2019-02-12 17:44:30.410015: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 7535 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1080, pci bus id: 0000:65:00.0, compute capability: 6.1)

这是否意味着对gpu进行训练？

我会说是的，但是当我执行nvtop时，我看到所有的gpu内存都被使用，而gpu的计算能力却被使用了0％（请参见下面的黄色屏幕截图）：

此外，当我在命令行中输入htop时，我看到一个CPU已被完全使用（请参见下面的黑色屏幕截图）

为什么使用gpu内存而不使用gpu容量计算来使用cpu容量计算？

Answer 1

我认为您已经使用CUDA支持编译了（或已安装了已编译的软件包）张量流，但不支持所有适用于您的CPU的指令（您的CPU支持张量流可以使用的AVX2，AVX512F和FMA指令）。

这意味着，tensorflow可以正常工作（具有完整的GPU支持），但是您不能完全使用处理器。

尝试通过以下示例比较时间（GPU与CPU）：https://stackoverflow.com/a/54661896/10418812