Tensorflow GPU安装正确，但Anaconda在CPU上运行它

Question

这是我第二次完整地完成了tensorflow（gpu）的安装过程。这一次，当我在cmdactivate tensorflow中运行时，如果我在python解释器中输入以下测试代码：

# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Runs the op.
print(sess.run(c))

（The Source）

它成功地识别GPU并在其上运行矩阵函数。虽然Spyder和concoder在同一个测试中运行，但我说在同一个CPU上运行的是同一个代码。我该怎么解决呢？是什么原因造成的？ 我要赢10分。在

任何帮助都会很有用的，提前谢谢你。在

谨致问候， 康尼

Answer 1

这不是这个星球上最好的解决方案，但以下几点对我很有效： 1打开命令。 2输入activate tensorflow 三。输入spyder 4让它装东西。 现在上面的测试显示，tensorflow确实在GPU上运行。 这并不是一个好的解决方案，因为spyder的每次打开都必须如此。目前这是可行的。是的，默认情况下，它指向错误的tensorflow环境。我的问题是我不知道在cmd中运行的那个在我的计算机上的位置。当我设法解决这个问题时，我会更新答案。在