我的 GPU 与 tensorflow 一起使用时遇到问题。 我 pip 安装了 tensorflow-gpu 2.4.1 我还安装了 CUDA 11.2 和 cudnn 11.2，遵循以下过程：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installwindows，还检查所有路径是否正常以及库是否位于正确的位置。
但是，当我在 Jupyter Notebook 上运行 tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') 时，它没有找到我的 GPU。
我还运行 tf.test.is_built_with_cuda()，它返回 True。
那么问题是我的 GPU 不支持当前版本的 CUDA 或 cudnn？我的 GPU 是“NVIDIA GeForce 605”
答案 0 :(得分：0)
NVIDIA GeForce 605 卡片基于 Fermi 2.0 架构，我只能看到 Ampere、Turing、Volta、Pascal、{{1} Maxwell 支持 } 和 Kepler。
根据@talonmies，CUDA 11.x 卡从未支持 Tensorflow。
您可以参考 this 以了解 Tensorflow 支持 CUDA 架构的 NVIDIA GPU 卡。
对于具有不受支持的 CUDA 架构的 GPU 以使用不同版本的 NVIDIA 库，您可以参考 Linux build from source 指南。