我在cnn工作,我注意到在培训阶段,它100%使用cpu而不是gpu(我有一个gtx 1660ti)。
tensorflow不认识我的1660ti
我试着按照tensorflow网站上的指南来做。
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
输出
Num GPUs Available: 0
我试图读取tensorflow识别的所有设备
tf.config.list_physical_devices()
输出
[ PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU') ]
关于这个主题我读了些什么
在互联网上搜索,我发现也许我必须安装nvidia cuda工具包。我从这里开始做,但没有解决它。
我发现nvidia cuda并非总是在所有GPU上启用:source。我发现有点奇怪,为什么英伟达要切断一部分客户使用cuda?
附加信息
my requirements.txt(如果软件版本有助于解决我的问题):
matplotlib==3.4.2
keras==2.4.3
tensorflow-gpu==2.5.0
seaborn==0.11.1
我正在jupyter笔记本中运行python代码(通过pip安装)
我的问题
有一种方法可以将我的gpu用于cuda(或者至少使用tensorflow,如本例所示)?
1条答案
按热度按时间rwqw0loc1#
我终于解决了。
我不得不从这里下载cudnn,按照这个安装指南,我终于让它工作了。
现在输出
和
现在输出
physicaldevice(名称='/physical_设备:gpu:0',设备_类型='gpu')]