使用 TensorFlow 在 GPU 上计算梯度时系统挂起

Question

问题描述

当我在 GPU 上计算梯度时，我的系统挂起。我能够毫无问题地在我的 CPU 上计算梯度。我可以在我的 GPU 上毫无问题地计算我的图表中的所有节点，包括我的损失函数。无论我使用哪种优化器，当我在 GPU 上计算梯度时，我的系统都会挂起。产生此问题的代码是：

sess = tf.Session()

# ...

cnn = CNNClass()

#...

step_size = tf.placeholder(tf.float32, name="step_size") 
global_step = tf.Variable(0, name="global_step", trainable=False) 
optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(step_size, 0.9)

#...

# CRASHES WHEN I RUN THIS
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)
sess.run([grads_and_vars], feed_dict)

# DOES NOT CRASH WHEN I RUN THIS
sess.run([cnn.loss])

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我尝试在我的 ConfigProto 中设置 gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) 但这没有帮助。

在运行代码之前启动 watch -n 0.1 nvidia-smi 显示 Volatile GPU-Util 在挂起之前达到 100%。

在我的 CPU 上计算梯度并将它们打印出来显示正常输出（我没有得到任何 NaN 或 0 或类似的东西）。

系统信息

• 系统：Ubuntu 16.04
• TensorFlow 安装自：二进制
• TensorFlow 版本：v1.0.0-65-g4763edf-dirty 1.0.1
• CUDA 版本：8.0、V8.0.61
• cuDNN 版本：5.1
• GPU 型号和内存：NVidia GeForce GTX TITAN X (12GB)
• 显卡驱动：375.39

编辑 1：更新

代码在缩小模型后在 GPU 上运行。

在 GPU 上启动计算似乎有很大的开销。当我训练一个中等大小的模型时，我可以看到这一点：Volatile GPU-Util 在没有完成任何评估的情况下达到 100% 一段时间，然后 Volatile GPU-Util 下降到 %30 左右，并且评估循环开始运行得相当快。这不是问题，除非我的系统几乎完全无法使用，直到 Volatile GPU-Util 回落到 30%。

我假设开销与将数据放在 GPU 上有关。有人可以解释为什么会这样吗？有没有办法防止 TensorFlow 在新贵阶段占用所有的 Volatile GPU？

Answer 1

TensorFlow 在完全控制 GPU 时效果最佳。为避免系统在完全使用时挂起，最简单的方法是在使用 GPU 进行训练时不要将其用于图形。