tf.test.is_gpu_available() 在 GCP 上返回 False

Question

我正在使用 Tesla V100 在 GCP 的笔记本上训练 CNN。我已经根据自己的自定义数据训练了一个简单的 yolo，它非常快但不是很准确。因此，我决定从头开始编写自己的代码来解决我想要解决的问题的特定方面。

我曾尝试在 GCP 之前在 Google Colab 上运行我的代码，并且运行良好。 Tensorflow 检测到 GPU 并能够使用它，无论它是 Tesla K80 还是 T4。

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
tf.test.is_gpu_available()  #>>> True

我的问题是，这个函数在 GCP 笔记本上返回 False，好像 Tensorflow 无法使用它在 GCP VM 上检测到的 GPU。我不知道有任何命令会强制 Tensorflow 在 CPU 上使用 GPU，因为它会自动执行此操作。 我已经尝试安装或卸载，然后安装一些版本的 tensorflow、tensorflow-gpu 和 tf-nightly-gpu（例如 1.13 和 2.0dev），但没有任何结果。

output of nvidia-smi

Answer 1

您是否尝试过使用 GCP 的 AI Platform Notebooks 代替？他们提供预先配置了 Tensorflow 并安装了所有必需的 GPU 驱动程序的 VM。