클라우드 ML Tensorflow 및 Cudnn 버전 호환성

Question

클라우드 ML에서 Tensorflow 1.3 (및 어쩌면 1.4)을 사용하고 싶습니다. 클라우드 ML에 멀티 GPU 시스템에서 임 실행중인 작업

내가 할 그 아래 그림과 같이 setup.py에서 tensorflow 버전을 지정하여 :

클라우드 ML에 설치되어있는 cudnn 라이브러리를 무엇

from setuptools import setup 

REQUIRED_PACKAGES = ['tensorflow==1.3.0'] 

setup(
    name='my-image-classification', 
    install_requires=REQUIRED_PACKAGES, 
    version='1.0', 
    packages=['my_image_classification', 
       'my_image_classification/foo', 
       'my_image_classification/bar', 
       'my_image_classification/utils'], 
    ) 

? 그것은 tensorflow 1.3 및 tensorflow 1.3+와 호환됩니까?

나는 작업을 시작할 수 있었다, 그러나 성능은 기대 값보다 10 배이며, 라이브러리의 기본 연결

편집에 문제가 있는지 궁금 해요 :

I 클라우드 ML의 Cudnn 버전이 Tensorflow 1.3에 필요한 것과 일치하지 않아서 꽤 확신합니다. Tensorflow 1.3 작업에 "Creating Tensorflow device (/ gpu : 0 ...)"메시지가 나타나지 않는 것으로 나타났습니다. 클라우드에서 기본 Tensorflow를 사용하여 작업을 실행할 때 나타나는 로그

Answer 1

부인 : 1.0, 1.2는 2017/11/01 기준으로 공식적으로 지원되지 않습니다.

당신은 TensorFlow의 GPU 기반 버전을 지정해야합니다 : 먼저 업데이트 할 것을 강제 할 필요가 있으므로

REQUIRED_PACKAGES = ['tensorflow-gpu==1.3.0'] 

그러나 pip의 버전은 구식이다.