Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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ressources:ressources:tensorflow [2019/06/11 18:10] equemene |
ressources:ressources:tensorflow [2019/11/04 17:44] equemene [Configuration d'exploitation] |
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| Ligne 7: | Ligne 7: | ||
| ===== Configuration d'exploitation ===== | ===== Configuration d'exploitation ===== | ||
| - | L'environnement Tensorflow installé dans Anaconda3 exploite une version de TensorFlow 1.12 | + | Deux environnements Tensorflow sont installés dans deux Anaconda3 différents : |
| + | * l'environnement Tensorflow installé dans Anaconda3-2019.03 exploite une version de TensorFlow 1.12 | ||
| + | * l'environnement Tensorflow installé dans Anaconda3-2019.10 exploite une version de TensorFlow 2.0 | ||
| - | Pour la charge dans le SIDUS standard du CBP:<code>source /etc/conda.init | + | Pour charger l'environnement Tensorflow 1.12 |
| + | Pour la charge dans le SIDUS standard du CBP:<code>source /etc/tensorflow.init | ||
| </code> | </code> | ||
| + | |||
| + | Pour charger l'environnement Tensorflow 2.0 | ||
| + | Pour la charge dans le SIDUS standard du CBP:<code>source /etc/tensorflow2.init | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | |||
| Lorsqu'il est activé l'invite de commande est alors préfixée de ''(base)''. Par exemple, l'utilisateur ''einstein'' sur la machine ''ascenseur'' aura comme invite de commande :<code>(base) einstein@ascenseur:~$</code> | Lorsqu'il est activé l'invite de commande est alors préfixée de ''(base)''. Par exemple, l'utilisateur ''einstein'' sur la machine ''ascenseur'' aura comme invite de commande :<code>(base) einstein@ascenseur:~$</code> | ||
| Ligne 58: | Ligne 67: | ||
| Une grande variété de [[https://www.tensorflow.org/tutorials/|tutoriels]] en ligne permettent de vérifier le bon fonctionnement. | Une grande variété de [[https://www.tensorflow.org/tutorials/|tutoriels]] en ligne permettent de vérifier le bon fonctionnement. | ||
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| + | ===== Astuces en cas de plantage incompréhensible ===== | ||
| + | |||
| + | Il se peut que dans l'utilisation, des plantages apparaissent avec comme source de première erreur ''CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR'' | ||
| + | <code>2019-09-28 05:35:09.764756: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:334] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR | ||
| + | 2019-09-28 05:35:09.766851: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:334] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR | ||
| + | --- | ||
| + | tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. | ||
| + | --- | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | Cette erreur aura cela de désarmant qu'elle ne va pas apparaître sur toutes les machines exploitables avec TensorFlow. | ||
| + | |||
| + | Une solution peut être de définir une variable d'environnement ''$TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'' à ''true'' | ||
| + | <code> | ||
| + | export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true | ||
| + | </code> | ||
| + | Cette option (comme son nom l'indique) permet au GPU de conserver la mémoire déjà allouée. Le souci, c'est que cette allocation ne prend fin que lorsque l'exécution est terminée. | ||
| <note important>L'application TensorFlow sur GPU requiert une version de GPU avec des capacités minimales pour fonctionner (compute capability de 3.5) : sur les 50 GPU accessibles au CBP, certains ne supportent pas cette capacité</note> | <note important>L'application TensorFlow sur GPU requiert une version de GPU avec des capacités minimales pour fonctionner (compute capability de 3.5) : sur les 50 GPU accessibles au CBP, certains ne supportent pas cette capacité</note> | ||
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| * circuits GT200 : Quadro FX4000, Tesla C1060 | * circuits GT200 : Quadro FX4000, Tesla C1060 | ||
| * circuits Fermi : GTX 560Ti, Quadro 4000 | * circuits Fermi : GTX 560Ti, Quadro 4000 | ||
| - | * circuits Kepler : GTX 680, GTX 690, | + | |
| - | * circuits Maxwell : GTX 960, GTX 970, GTX980 | + | |