Tensorflow 只能看到 XLA_GPUs 而不能使用它们答案

【问题标题】：Tensorflow only sees XLA_GPUs and cannot use themTensorflow 只能看到 XLA_GPUs 而不能使用它们
【发布时间】：2023-03-18 20:25:02
【问题描述】：

我有一台配备 8 个 GPU（4 个 GPU GTX 1080 Ti 的 11 Gb de RAM 和 4 个 RTX 1080）的机器，并且无法让 tensorflow 正确（或根本）使用它们。

当我这样做时

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

打印出来

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5295519098812813462
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 12186007115805339517
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:1"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 17706271046686153881
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:2"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 14710290295129432533
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:3"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 1381213064943868400
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:4"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 12093982778662340719
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:5"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 682960671898108683
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:6"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 9901240111105546679
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:7"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 8442134369143872649
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_CPU:0"
device_type: "XLA_CPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 1687638086072792879
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
].

如果我尝试将 GPU 用于任何事情，nvidia-smi 会说它们已被占用，但以 0% 的速度运行，并且任务的速度显示 tensorflow 只是在使用 CPU。在其他机器上，使用相同的设置，它也会打印 '/device:GPU:2' 和 '/device:XLA_GPU:2'（例如），并且 tensorflow 能够毫无问题地使用它们。

我已经看到了类似的问题和解决方案，但似乎都没有。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow gpu

【解决方案1】：

这很可能是您安装了不兼容的 CUDA。如果您使用 pip 安装 tensorflow，请检查 https://www.tensorflow.org/install/gpu 以查看 tensorflow 版本和相应的 CUDA 版本（也是 cudnn 版本）。确保您安装了 correct 版本的 tensorflow、CUDA 和 cudnn。或者，您可以选择从源代码构建 tensorflow，但我对它的经验较少，您可以自己谷歌一下：）祝你好运！

【讨论】：