【发布时间】:2020-08-06 03:19:06
【问题描述】:
我使用我的 RTX2070 gpu 进行了 tensorflow 2.0 工作。我做了一个 Windows 更新,所以我可以使用 tf-nightly。不喜欢它所以卸载它并重新安装 tensorflow 2.3.0。运行以前在 GPU 上运行良好但没有使用 GPU 的以前的 python 代码。尝试了很多东西。终于重新开始了。重新安装 Anaconda,创建新环境。卸载 Cuda 工具包 10.1 并重新安装。在目录 c:\Tools 中安装了 cuDnn SDK 7.6。检查要包含的路径环境变量
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include;
C:\tools\cuda\bin;%PATH%
#then ran this code:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.__version__)
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
tf.test.is_gpu_available()
#I get the result
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 15177607927005893519
, name: "/device:XLA_CPU:0"
device_type: "XLA_CPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 4640072765546557805
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 16675502319763286567
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
]
2.3.0
Num GPUs Available: 0
False
tensorflow still does not use GPU. What an I missing?
also same problem using python 3.7.0 and same problem using tensorflow 2.0.0
【问题讨论】:
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1. verify cuda install 2.确认你没有设置任何
CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 -
Cuda toolkit v 10.1 创建了相关的目录,因此它被安装了。没有您提到的类型的环境变量。为什么显示 GPU 为 XLA-GPU?
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你使用的python版本是什么?
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版本是 3.8.3
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也试过用python 3.7.0还是有问题。然后尝试了tensorflow 2.0.0 还是有问题
标签: python tensorflow