首页 文章

使用GPU设置tensorflow

提问于
浏览 次
0

我跟着instructions for installing tensorflow with gpu support，我仍然无法使用GPU运行tensorflow . 我使用的是Windows 10.我安装了CUDA v9.1（通过nvcc验证 - 版本），我有NVIDIA GeForce GTX 980M驱动程序，我已经下载了最新的cuDNN安装，并将所有文件放在了these instructions之后的CUDA目录中 . 我将CUDA bin目录添加到％PATH $环境变量中，并确保我已定义％CUDA_PATH％变量 . 我pip安装了tensorflow-gpu，然后重启了我的copmputer . 什么都没发生 . 我还是得到：

Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 ]

这可能是一个路径问题 . 当我pip卸载tensorflow时，我得到一个'权限被拒绝'错误，因为卸载程序正在尝试访问我的默认用户，其目录中有一个空格字符（我知道！） . 但是，尽管存在此错误，仍会卸载tensorflow . 我尝试用conda进行设置，但这不能正常工作 . 康达拒绝承认由于某种原因我有张量流量 .

我阅读了有关设置GPU的所有在线讨论，但似乎没有人能解决这个问题 .

谢谢！

tensorflow gpu nvidia

1 回答

  • 0

    更新：经过更多的研究后发现存在三个问题：（i）tensorflow与CUDA v9.1不兼容，以及（ii）我不得不强制删除缓存的tensorflow版本和（iii）我必须设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 . 我不得不安装CUDA v9.0并运行：

    pip3 uninstall tensorflow
pip uninstall tensorflow-gpu
pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

    见this discussion.

    回复于

相关问题