速度基准测试tensorflow安装

我怀疑tensorflow是否对我的GPU箱配置正确，因为它每次迭代训练一个简单的线性回归模型约100倍慢（BATCHSIZE = 32，1500点输入的特征，150个输出变量）在我的花式gpu机器上比在我的笔记本电脑上。速度基准测试tensorflow安装

我正在使用泰坦X，与现代cpu等nvidia-smi说，我只有在10％的gpu利用率，但我希望这是因为小批量。我没有使用feed_dict将数据移动到计算图中。一切都通过tf.decode_csv和tf.train.shuffle_batch来完成。

没有人有任何建议，如何轻松地测试是否我的安装是否正确？有没有简单的速度基准？我的笔记本电脑和gpu机器之间的速度差异非常大，以至于我预料事情没有正确配置。

来源

2016-02-29 DBelanger

一些例子不是GPU优化，当GPU是因为拷贝的启用可以得到100倍的更慢，这里有一个HTTPS： //github.com/tensorflow/tensorflow/issues/838 –

尝试tensorflow/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py，那将打印每一步的时机。

特斯拉K40c，应该让每步约16 ms，而约120 ms换仅CPU我3岁的机

来源

2016-02-29 21:40:42

只是为了记录。我使用的GeForce GTX 960M，并得到步骤的时间从16.1到17.7，但主要是16.2。 – user728785

如果您正在搜索tensorflow的安装位置（文件所在位置），请看这里：http://stackoverflow.com/questions/33616732/where-is-the-folder-for-installing-tensorflow-with- pip-mac-osx – jrieke

看起来像convolutional.py被删除，你仍然可以在github历史中看到它 - https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/6431560b7ec3565154cb9cdc9c827db78ccfebe7/tensorflow/models/image/mnist/convolutional。 PY＃L265 –

扩展Yaroslavs答案上：这里是如何做到整个测试过程（CUDA和cudNN安装的话）

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

为tensorflow创建Virtuel环境和安装tensorflow

virtualenv --system-site-packages -p python3 tf-venv3 
source tf-venv3/bin/activate 
pip install --upgrade pip 
pip install --upgrade tensorflow-gpu

您Virtuel环境

python models/tutorials/image/mnist/convolutional.py

我GTX内

运行模型1070个需求〜每步5ms的

来源

2017-06-02 11:14:19

速度基准测试tensorflow安装

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