如何在 tensorflow 2 中启用 gpu

Question

从我的搜索结果来看，tensorflow 2 似乎会自动使用可用的 gpu。我有一个 rtx 2080，但是当我运行代码 print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) 它给出 Num GPUs Available: 0。我的tensorflow版本是2.4.x。我正在使用 jupyter 笔记本。我应该怎么做才能启用 gpu？

Answer 1

您应该安装正确的版本 cuda 和 cudnn。阅读https://www.tensorflow.org/install/gpu and https://www.tensorflow.org/install/source

Answer 2

能否请您使用命令 pip install tf-nightly-gpu 安装 TensorFlow 并让我们知道它是否像我一样有效。

尝试下面的代码片段，如果有可用的 GPU，它将 return 标志为 True

tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None)

Answer 3

在 Windows

中设置 Tensorflow-GPU

下载并安装 Microsoft Visual Studio 2015 with update 3

"使用相同的名称在Google上搜索并下载ISO映像文件并挂载它。在编程语言部分下使用visualc++和python安装MSVS。其余为默认值。

从 nvidia 站点下载并安装 CUDA 10.0。
通过创建免费帐户下载 CuDNN。 CUDNN 7.5.1 兼容 CUDA 10.0
提取文件并将文件从 CUDNN 中的文件夹粘贴到同一文件夹中的 CUDA。
在C程序文件中设置NVIDIA CUDA文件夹系统变量下的“bin”和“libnvvp”路径
在cmd中使用pip下载tensorflow-gpu版本1.15.0

pip 安装 tensorflow-gpu==1.15.0
安装所有其他依赖项。麻木的学习 scipy pandas imutils matplotlib 等
使用相同的命令下载 Keras。

使用以下代码测试 tensorflow 安装：

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

import tensorflow as tf

if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")

注意：- 版本兼容性可能会出现但不确定。

如何在 tensorflow 2 中启用 gpu

How to enable gpu in tensorflow 2

tensorflow

tensorflow2.0