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为什么tensorflow没有检测到我的GPU?
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<p>我无法使用GPU运行我的代码</p> <pre><code>import tensorflow as tf #tf.disable_v2_behavior() print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) </code></pre> <p>它打印</p> <pre><code>Num GPUs Available: 0 </code></pre> <hr/> <pre><code>from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) </code></pre> <p>我得到的结果是:</p> <pre><code> [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 17720202429719738985 ] </code></pre> <p>我还检查了nvidia smi,结果如下: [![在此处输入图像描述][1][1]</p> <p>我已经做了什么</p> <ol> <li>我尝试在tf gpu环境中运行</li> <li>安装CUDATOOL套件</li> <li>卸下Tensorflow并安装Keras gpu(也尝试安装Tensorflow gpu)</li> </ol> <p>我的康达列表(tf gpu环境):</p> <pre><code># # 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 </code></pre> <p>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:</p> <pre><code>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" ] </code></pre> <p>谁能告诉我我做错了什么?谢谢</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>实际上,它是pywin32模块</p> <p>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</p> <p>不幸的是,除了不安装pywin32之外,我不知道它的解决方法</p>
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