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Python常见问题
我无法使用GPU运行我的代码
import tensorflow as tf
#tf.disable_v2_behavior()
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
它打印
Num GPUs Available: 0
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
我得到的结果是：
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 17720202429719738985
]
我还检查了nvidia smi，结果如下： [！[在此处输入图像描述][1][1]
我已经做了什么
- 我尝试在tf gpu环境中运行
- 安装CUDATOOL套件
- 卸下Tensorflow并安装Keras gpu（也尝试安装Tensorflow gpu）
我的康达列表（tf gpu环境）：
#
# Name Version Build Channel
_tflow_select 2.3.0 gpu
absl-py 0.10.0 py38_0 anaconda
aiohttp 3.6.3 py38he774522_0 anaconda
argon2-cffi 20.1.0 pypi_0 pypi
astunparse 1.6.3 py_0 anaconda
async-generator 1.10 pypi_0 pypi
async-timeout 3.0.1 py38_0 anaconda
attrs 20.2.0 py_0 anaconda
backcall 0.2.0 pyhd3eb1b0_0
blas 1.0 mkl anaconda
bleach 3.3.0 pypi_0 pypi
blinker 1.4 py38_0 anaconda
brotlipy 0.7.0 py38he774522_1000 anaconda
ca-certificates 2021.1.19 haa95532_0
cachetools 4.1.1 py_0 anaconda
certifi 2020.12.5 py38haa95532_0
cffi 1.14.3 py38h7a1dbc1_0 anaconda
chardet 3.0.4 py38_1003 anaconda
click 7.1.2 py_0 anaconda
colorama 0.4.4 pyhd3eb1b0_0
cryptography 3.1.1 py38h7a1dbc1_0 anaconda
cudatoolkit 10.2.89 h74a9793_1
cudnn 7.6.5 cuda10.2_0
cycler 0.10.0 pypi_0 pypi
decorator 4.4.2 pyhd3eb1b0_0
defusedxml 0.6.0 pypi_0 pypi
entrypoints 0.3 pypi_0 pypi
gast 0.4.0 py_0 anaconda
google-auth 1.22.1 py_0 anaconda
google-auth-oauthlib 0.4.1 py_2 anaconda
google-pasta 0.2.0 py_0 anaconda
grpcio 1.31.0 py38he7da953_0 anaconda
h5py 2.10.0 py38h5e291fa_0 anaconda
hdf5 1.10.4 h7ebc959_0 anaconda
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 anaconda
idna 2.10 py_0 anaconda
importlib-metadata 2.0.0 py_1 anaconda
intel-openmp 2020.2 254 anaconda
ipykernel 5.4.3 pypi_0 pypi
ipython 7.20.0 py38hd4e2768_1
ipython_genutils 0.2.0 pyhd3eb1b0_1
ipywidgets 7.6.3 pypi_0 pypi
jedi 0.18.0 pypi_0 pypi
jinja2 2.11.3 pypi_0 pypi
jsonschema 3.2.0 pypi_0 pypi
jupyter 1.0.0 pypi_0 pypi
jupyter-client 6.1.11 pypi_0 pypi
jupyter-console 6.2.0 pypi_0 pypi
jupyter_client 6.1.7 py_0
jupyter_core 4.7.1 py38haa95532_0
jupyterlab-pygments 0.1.2 pypi_0 pypi
jupyterlab-widgets 1.0.0 pypi_0 pypi
keras-applications 1.0.8 py_1 anaconda
keras-base 2.4.3 py_0 anaconda
keras-gpu 2.4.3 0 anaconda
keras-preprocessing 1.1.0 py_1 anaconda
kiwisolver 1.3.1 pypi_0 pypi
lab 6.2 pypi_0 pypi
libprotobuf 3.13.0.1 h200bbdf_0 anaconda
libsodium 1.0.18 h62dcd97_0
logzero 1.6.3 pypi_0 pypi
markdown 3.3.2 py38_0 anaconda
markupsafe 1.1.1 pypi_0 pypi
matplotlib 3.3.4 pypi_0 pypi
mistune 0.8.4 pypi_0 pypi
mkl 2020.2 256 anaconda
mkl-service 2.3.0 py38h196d8e1_0
mkl_fft 1.2.0 py38h45dec08_0
mkl_random 1.1.1 py38h47e9c7a_0 anaconda
multidict 4.7.6 py38he774522_1 anaconda
nbclient 0.5.1 pypi_0 pypi
nbconvert 6.0.7 pypi_0 pypi
nbformat 5.1.2 pypi_0 pypi
nest-asyncio 1.5.1 pypi_0 pypi
notebook 6.2.0 pypi_0 pypi
numpy 1.19.2 py38hadc3359_0
numpy-base 1.19.2 py38ha3acd2a_0
oauthlib 3.1.0 py_0 anaconda
openssl 1.1.1i h2bbff1b_0
opt_einsum 3.1.0 py_0 anaconda
packaging 20.9 pypi_0 pypi
pandocfilters 1.4.3 pypi_0 pypi
parso 0.8.1 pyhd3eb1b0_0
pickleshare 0.7.5 pyhd3eb1b0_1003
pillow 8.1.0 pypi_0 pypi
pip 20.3.3 py38haa95532_0
prometheus-client 0.9.0 pypi_0 pypi
prompt-toolkit 3.0.14 pypi_0 pypi
protobuf 3.13.0.1 py38ha925a31_1 anaconda
pyasn1 0.4.8 py_0 anaconda
pyasn1-modules 0.2.8 py_0 anaconda
pycparser 2.20 py_2 anaconda
pygments 2.7.4 pyhd3eb1b0_0
pyjwt 1.7.1 py38_0 anaconda
pyopenssl 19.1.0 py_1 anaconda
pyparsing 2.4.7 pypi_0 pypi
pyreadline 2.1 py38_1 anaconda
pyrsistent 0.17.3 pypi_0 pypi
pysocks 1.7.1 py38_0 anaconda
python 3.8.5 h5fd99cc_1
python-dateutil 2.8.1 pyhd3eb1b0_0
pywin32 300 pypi_0 pypi
pywinpty 0.5.7 pypi_0 pypi
pyyaml 5.3.1 py38he774522_0 anaconda
pyzmq 22.0.2 pypi_0 pypi
qtconsole 5.0.2 pypi_0 pypi
qtpy 1.9.0 pypi_0 pypi
requests 2.24.0 py_0 anaconda
requests-oauthlib 1.3.0 py_0 anaconda
rsa 4.6 py_0 anaconda
scipy 1.6.0 py38h14eb087_0
send2trash 1.5.0 pypi_0 pypi
setuptools 52.0.0 py38haa95532_0
simplejson 3.17.2 pypi_0 pypi
six 1.15.0 py38haa95532_0
sqlite 3.33.0 h2a8f88b_0
tensorboard 2.3.0 pyh4dce500_0
tensorboard-plugin-wit 1.6.0 py_0 anaconda
tensorflow 2.3.0 mkl_py38h8557ec7_0
tensorflow-base 2.3.0 eigen_py38h75a453f_0
tensorflow-estimator 2.3.0 pyheb71bc4_0 anaconda
tensorflow-gpu 2.3.0 he13fc11_0
termcolor 1.1.0 py38_1 anaconda
terminado 0.9.2 pypi_0 pypi
testpath 0.4.4 pypi_0 pypi
tornado 6.1 py38h2bbff1b_0
traitlets 5.0.5 pyhd3eb1b0_0
txt2tags 3.7 pypi_0 pypi
urllib3 1.25.11 py_0 anaconda
vc 14.2 h21ff451_1
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2
wcwidth 0.2.5 py_0
webencodings 0.5.1 pypi_0 pypi
werkzeug 1.0.1 py_0 anaconda
wheel 0.36.2 pyhd3eb1b0_0
widgetsnbextension 3.5.1 pypi_0 pypi
win_inet_pton 1.1.0 py38_0 anaconda
wincertstore 0.2 py38_0
wrapt 1.12.1 py38he774522_1 anaconda
yaml 0.1.7 vc14h4cb57cf_1 [vc14] anaconda
yarl 1.6.2 py38he774522_0 anaconda
zeromq 4.3.3 ha925a31_3
zipp 3.3.1 py_0 anaconda
zlib 1.2.11 h62dcd97_4
编辑：我可以在COLAB上的GPU上运行代码，但当我将COLAB连接到本地主机并尝试检测GPU时，它会给出流动的输出：
Num GPUs Available: 0
not available
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 17545230405736238271
, name: "/device:XLA_CPU:0"
device_type: "XLA_CPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 11765174725774020195
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 1916258125448229970
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
]
谁能告诉我我做错了什么？谢谢
Tags： pypypigpudevicetftensorflowanacondacpu
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实际上，它是pywin32模块
我能够在安装pywin32之前和之后复制相同的问题，这是启动具有可识别内核或jupyterlab的jupyter笔记本电脑所需的
不幸的是，除了不安装pywin32之外，我不知道它的解决方法
所以，通过创建一个新环境并重新安装所有模块，问题就迎刃而解了
因此，对于那些有相同问题的人，请使用以下步骤，看看它是否适用于您
[检查兼容性][1]
2）创建新环境或在同一环境中更新或降级版本
然后再试一次，希望它能解决问题
如果你有更好的解决方案，请张贴你的答案。 [1] ：https://www.tensorflow.org/install/source#gpu
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