不使用GPU的Tensorflow.js示例

Question

我有一个NVIDIA 2070 GPU和CUDA安装，我有WebGL支持，但当我运行各种TFJS示例，如加法RNN实例或可视化训练实例，我看到我的CPU使用率达到100%，但GPU (通过nvidia-smi计量)从未被使用。

我如何解决这个问题？我没有看到任何关于找不到GPU的控制台消息。TFJS文档对此非常模糊，只是说如果支持WebGL，它就使用GPU，如果找不到WebGL，则返回到CPU。但同样，WebGL也在工作。So...how帮它找到我的GPU？

其他与此相关的问题似乎是关于tfjs节点-gpu的，例如，获得自己的tfjs-节点-gpu安装工作。这不是为了那个。我说的是在我的浏览器上在官方的TFJS页面上运行主要的TFJS示例。

浏览器是Linux的最新Chrome浏览器。运行Ubuntu 18.04。

编辑：，因为有人会问，chrome://gpu显示硬件加速是启用的。输出日志相当长，但下面是顶部：

Graphics Feature Status
Canvas: Hardware accelerated
Flash: Hardware accelerated
Flash Stage3D: Hardware accelerated
Flash Stage3D Baseline profile: Hardware accelerated
Compositing: Hardware accelerated
Multiple Raster Threads: Enabled
Out-of-process Rasterization: Disabled
OpenGL: Enabled
Hardware Protected Video Decode: Unavailable
Rasterization: Software only. Hardware acceleration disabled
Skia Renderer: Enabled
Video Decode: Unavailable
Vulkan: Disabled
WebGL: Hardware accelerated
WebGL2: Hardware accelerated

Answer 1

从根本上解决了。我找到了这个较旧的职位，需要检查WebGL是在使用“真正的”GPU，还是只使用一些英特尔集成的图形处理器。

为此，转到https://alteredqualia.com/tmp/webgl-maxparams-test/并向下滚动到最底层，查看Unmasked Renderer和Unmasked Vendor标记。

在我的例子中，这些是显示英特尔，而不是我的NVIDIA GPU。

我的System76笔记本电脑可以在“混合图形”模式下运行，在GPU上执行大型计算，但在集成图形上运行GUI元素等较小的功能。(这节省了电池寿命。)但是，尽管一些应用程序能够利用GPU在混合图形模式下的优势--我刚刚运行了一个很棒的对抗性潜在AutoEncoder演示，它在混合图形模式下使我的GPU最大限度地发挥了作用--但并不是所有的应用都是如此。显然，Chrome就是后者的一个例子。

为了让WebGL看到我的NVIDIA，我需要在“完全NVIDIA图形”模式下重新启动我的系统。

在重新启动之后，中的一些TFJS示例将使用GPU，例如可视化训练示例，该示例现在几乎立即训练，而不用花几分钟进行训练。但是 加法RNN实例 仍然只使用CPU。可能是因为@edkeveked指出的缺少后端声明。