【问题标题】:GPU not captured by TensorFlowTensorFlow 未捕获 GPU
【发布时间】:2021-05-04 10:06:36
【问题描述】:

我在 Windows 上的 Anaconda 虚拟环境中使用 pip install tensorflow 安装了 tensorflow

我尝试测试是否启用了 GPU,然后输入

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

得到了

Num GPUs Available:  0

我的系统确实启用了 CUDA 和 CUDNN,因为我在安装 PyTorch GPU 版本时没有问题。如何为 TensorFlow 启用 GPU?

【问题讨论】:

  • 当您导入 tensorflow 时,一些日志会打印到终端,它们包含您需要的关于为什么找不到 GPU 的所有信息。

标签: tensorflow anaconda gpu tensorflow2.0


【解决方案1】:

首先,使用卸载tensorflow,

pip uninstall tensorflow

安装tensorflow-gpu版本,

pip install tensorflow-gpu==2.2.0 

如果使用 pip 不起作用,您可以尝试使用 conda install command.

conda install -c anaconda tensorflow-gpu 

这将自动安装CUDA & cuDNN. 希望这能解决您的问题。

【讨论】:

  • 我删除了已有的虚拟环境,在新建的虚拟环境中重新安装,还是失败
  • 检查终端中的“nvidia-smi”。如果 gpu 驱动安装正确。
  • @ashraful16,原来这种 conda install 方法终于解决了问题。非常感谢您的帮助。
【解决方案2】:

使用pip uninstall tensorflow删除cpu版本的tensorflow并安装tensorflow的gpu版本pip install tensorflow-gpu

您也可以查看本教程link

可以概括为以下几个步骤:

  1. 卸载旧的 tensorflow
  2. 安装 tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu
  3. 安装 Nvidia 显卡和驱动程序(您可能已经拥有)
  4. 下载并安装 CUDA
  5. 下载并安装 cuDNN
  6. 使用您的程序进行验证。

【讨论】:

  • @Sauray,我遵循了这个但没有解决问题。我的猜测可能是 cudnn 和 cuda 版本可能与 Tensorflow 版本不匹配。事实证明 conda 安装选项按照上面的建议工作。也非常感谢您的回答。
  • 当然,很高兴您的查询得到修复。干杯:)
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