8GPU에서 Keras (TensorFlow 1.2 통합 버전)를 사용할 수 있는지 시험해보십시오

운영 환경
- Ubuntu16.04.2 desktop amd64
- Nvidia GeForce GTX 680 8장

그럼 우선

nvida-smi의 출력은 이러한 결과



nvidia 드라이버가 작동합니다.

다음으로 다음과 같은 간단한 Keras-tensorflow 코드를 준비하고,

#!/usr/bin/env python3
import numpy as np

import tensorflow.contrib.keras as keras
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from tensorflow.contrib.keras.python.keras.optimizers import SGD
from tensorflow.contrib.keras.python.keras import backend as K

if __name__ == '__main__':

    x_train = np.random.random((1000, 20))
    y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)
    x_test = np.random.random((100, 20))
    y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))

    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                                optimizer=sgd,
                                metrics=['accuracy'])

    model.fit(x_train, y_train,
                        epochs=1000,
                        batch_size=128)

    score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

    K.clear_session()

그리고 실행해 보자.



8GPU를 인식까지는 하고 있다.

그런데, 다음 번의 즐거움