Jupyter notebook 中的 Tensorflow-gpu 无法识别 GPU答案

【问题标题】：Tensorflow-gpu in Jupyter notebook is not recognizing GPUJupyter notebook 中的 Tensorflow-gpu 无法识别 GPU
【发布时间】：2019-01-10 05:27:15
【问题描述】：

我已经在 jupyter 环境中安装了 cuda、cudann 和 tensorflow-gpu，之后我试图检查我是否在那个环境中支持 gpu，但在 list_local_devices 中它没有显示 gpu。我的笔记本电脑中有 geforce 1050 ti gpu。

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2"
from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

我得到的答案是：-

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5705862024723076222
]
False

【问题讨论】：

标签： python tensorflow gpu

【解决方案1】：

也许最好将 CUDA 路径设置为：

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

并将其附加到您本地的~/.bashrc。

还要确保 CUDA 安装正确，如 here 所述。

命令

nvidia-smi

应该返回类似：

必须显示 GPU 硬件、CUDA 版本和 NVIDIA-SMI 驱动程序。

我希望这会有所帮助！

【讨论】：