以下サイトのまとめが素晴らしかったので共有。
特にソースコードが同じで良い、ということを知れてよかった。
GPU版を使う時は「CPU版をアンインストール→GPU版を再インストール」すれば良いらしい。
まとめ
- Keras/TensorFlow で学習に GPU を使いたいときは、以下のものを入れる
- CUDA → すぐにインストールできる
- cuDNN → 登録しないとダウンロードできない
- GPU 対応版 TensorFlow → pip install tensorflow-gpu でOK
- ソースコードは CPU/GPU どちらを学習に使うときであっても共用できる
- 学習にかかる時間を CPU と GPU で比較してみた
- 今回試したパターンでは GPU を使うと CPU 比で 17.8 倍も高速化できた
- 結論: ディープラーニングをやるなら GPU は絶対に使おう
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