Nvidia Quadro P2000 和 Quadro K5000 与 tensorflow 2.x 版本的兼容性答案

【问题标题】：Nvidia Quadro P2000 and Quadro K5000 compatibility with tensorflow 2.x versionNvidia Quadro P2000 和 Quadro K5000 与 tensorflow 2.x 版本的兼容性
【发布时间】：2021-09-01 04:07:32
【问题描述】：

我的计算机上有 Nvidia Quadro P2000 和 Quadro K5000，我一直在尝试使用它们来运行 TensorFlow-GPU，但到目前为止 TensorFlow 无法识别它们。我更新了 GPU 驱动程序，安装了 Cuda 工具包 10.1 和 11，都没有工作。

我想知道这两个 GPU 是否与 Tensorflow 2.x 完全不兼容。我之前使用过 Quadro P2000，使用的是 Tensorflow 1.13，但是，我使用 Tensorflow 2.x 开发了我的代码，因此 Keras 和 Tensorflow 合并了，基于 Tensorflow.1.13 从头开始编写所有内容会很头疼。

如果它们兼容，可能是什么问题？

提前致谢，

【问题讨论】：

根据this 上面提到的 GPU 是支持 CUDA 的卡。您是否使用tf.config.list_physical_devices('GPU') 来识别它们？如果 Tensorflow、CUDA 和 cuDNN 版本之间存在任何不兼容，它将无法识别 GPU。您可以检查已测试的构建配置 here。谢谢！

标签： python-3.x tensorflow nvidia compatibility

【解决方案1】：

我刚刚设置了我的 Quadro K5000 以使用 tensorflow 2.1（在 Windows 10 上）。它只适用于 2.0 和 2.1 版；我的理解是 K5000 的计算能力对于以后的版本来说太低了 - 请参阅https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 了解每张卡的计算能力列表。您可能想尝试使用 tensorflow 2.0 或 2.1

【讨论】：