Question

我正在使用 Microsoft 的 Azure Notebooks 创建一个 ML 管道。我在使用 CUDA 和 Tensorflow 时遇到了很多麻烦，我似乎无法将它连接到 GPU。问题在于：

tf.test.gpu_device_name() 返回 ''

即使所有其他指标似乎都表明存在 GPU 并且一切都已成功安装： tf.test.is_built_with_cuda() 返回 true

!nvcc --version 返回

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
    Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
    Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

!nvidia-smi 返回

Wed Jun 16 08:47:01 2021       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 465.19.01    Driver Version: 465.19.01    CUDA Version: 11.3     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA Tesla K80    On   | 00000001:00:00.0 Off |                    0 |
| N/A   34C    P8    34W / 149W |      0MiB / 11441MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+```

我使用的是 CUDA v 11.2 和 Tensorflow v 1.15.2。我能够在 Colab 和 Paperspace 等其他云 GPU 服务提供商中轻松完成这项工作。

任何信息将不胜感激。

Answer 1

根据Tensorflow 1.15.0的{{3}}，兼容的CUDA版本是10。

由于它们之间不兼容，当您尝试使用 '' 时，您会得到 tf.test.gpu_device_name()。

上述问题可以通过升级 Tensorflow 或根据测试的构建配置降级 CUDA 驱动程序来解决

Tensorflow

Azure ML Notebook：Tensorflow 未检测到 CUDA GPU

1 个答案: