Keras NoteBook GPU 타임 아웃

Question

jupyter 노트북에서 GTX 980 GPU를 사용하여 Windows 10 컴퓨터에서 tensorflow로 케라를 실행하려고합니다. 내 GPU로 단독으로 tensorflow를 실행하면 문제없이 완벽하게 작동합니다. 그러나 많은 수의 에포크에 대한 keras 인터페이스에 문제가 발생합니다.

는 keras 모델은 7842 개 샘플을 확인, GPU를 사용하고, 신 (新) 시대의 내 번호는 다음 다음

with tf.device('/gpu:0'): 
    model.compile('adam', 'categorical_crossentropy', ['accuracy']) 
    history = model.fit(X_normalized,y_one_hot,batch_size=128,nb_epoch=2,validation_split=0.2) 

같은 낮은 경우 31,367 샘플의 출력을

기차 출력을한다 제공 Epoch 1/2 31367/31367 [===============] - 3s - 손실 : 1.7640 - acc : 0.5438 - val_loss : 1.2872 - val_acc : 0.6486 - ETA : 0s - 손실 : 1.8827 - acc : 0.5145 - ETA : 0s - 손실 : 1.7732 - acc : 0.5416

에포크 2/2 31367/31367 [=============] - 2 초 - 손실 : 0.8539 - ACC : 0.7765 - val_loss : 0.7958 - val_acc : 0.7615

시대의 수는 다음 다음과 같은 오류와 함께 시간 제한됩니다 높고 웹 페이지가 119,999 MS 후 바쁜

웹 소켓 핑 타임 아웃을 말한다면.

이 오류를 어떻게 수정합니까?

Answer 1

이 문제는 Windows의 TDR (Timeout Detection and Recovery)과 관련이 있습니다. 기본적으로 OS는 GPU가 멈춰서 더 이상 응답하지 않으므로 OS가 그래픽 카드를 재부팅합니다. TDR을 비활성화하거나 TdRDelay의 상한을 연장 할 수 있습니다. 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com/en-us/windows-hardware/drivers/display/tdr-registry-keys을 참조하십시오.