当我尝试运行 tensorflow 时，我注意到 GPU 没有被使用，尽管我使用的是 tensorflow GPU 版本。有什么解决方法吗？答案

【问题标题】：When I tried to run tensorflow, I noticed that the GPU was not being used, though I was using tensorflow GPU version. Any work around for this?当我尝试运行 tensorflow 时，我注意到 GPU 没有被使用，尽管我使用的是 tensorflow GPU 版本。有什么解决方法吗？
【发布时间】：2019-06-10 07:58:11
【问题描述】：

我的安装没有问题，但警告

“此图形驱动程序找不到兼容的图形硬件。您可以继续安装。但您可能无法使用此驱动程序运行 CUDA 应用程序。这可能发生在比此工具包更新的图形硬件上。在这种情况下，建议您保留现有驱动程序并安装 CUDA Toolkit 的剩余部分”，

没有解决。

【问题讨论】：

安装最新的驱动和CUDA medium.com/@acrosson/…
我想使用与CUDA 9兼容的tensorflow 1.12。所以我无法安装更高版本。我已经尝试过这个解决方案，但 tensorflow 1.12 不适用于 CUDA 9.2 或 CUDA 10。

标签： python tensorflow nvidia

【解决方案1】：

我强烈建议您使用 Anaconda 发行版。安装 Anaconda 后，您可以创建一个新环境，通过键入以下内容来安装支持 GPU 的 Tensorflow：

conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu # this installs it
conda activate tensorflow_gpuenv # this switches you to the tensorflow environment

更多信息here

【讨论】：

感谢您的回复，但正如您所说，我使用了 Anaconda 包。我注意到我测试的每个 tensorflow 模型只使用了 GPU 的 5%。有什么办法可以强制 tensorflow 使用更多的 GPU？
首先将该帖子评为可接受的答案。其次，你说它使用 5% GPU 是什么意思？它是 GPU RAM 的 5%，GPU CUDA Cores 的 5% 吗？你在什么操作系统上监控它？如果您在 Windows 上监控，请检查 Copute 和 Copy 图表...不是 3D、视频编码、视频解码等。
是的，明白了。 CUDA 核心使用率约为 38%，GPU RAM 已满。有没有办法使用更多的核心？