・Tensorflowが確保するGPUメモリを実態に合わせる方法
http://blog.amedama.jp/entry/2017/06/07/220723
・TetnsorflowからGPUがみえているか確認
http://thr3a.hatenablog.com/entry/20180113/1515820265
GPU関係の情報が表示されない場合はTensorflowの計算にGPUが使われない。
・TensorflowからGPUが見えていなかった問題
Tensorflowのinstall後、上記を試してみたところ、CPUのみ認識されていた。
試した結果、tensorflow-gpu「のみ」がinstallされている必要がありそうだった。
試行錯誤している最中にtensorflow, tensorflow-gpu両方をinstallしてしまっていたので
tensorflow-gpuだけが存在している状態にする必要がある。
解決はいったん全部unintallする必要がある様子。
pip uninstall tensorflow
pip uninstall tensorflow-base
pip uninstall tensorflow-gpu
pip uninstall tensorflow-gpu-base
その後再度
pip install tensorflow-gpu
を行う。
kerasをinstallするときにconda install kerasをすると
依存関係からcpu版tensorflowをinstallしてしまうようで注意。
そのくせconda uninstall tesorflowをするとkerasも消える。
pip install kerasだと問題なかった。
2018.04.10現在のTensorflowはCUDA-9.0に依存する様子で
CUDA-9.0のライブラリが不足していてうまく行かなかった。
apt-get install CUDA-9.0
で解決。