Question

在没有pb的安装之后，我正在尝试有关GPU的教程：我输入：

with tf.device('/gpu:0'):
  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)
  print(c)
  sess.run(c)

我得到了：

Tensor（＆＃34; MatMul_1：0＆＃34;，shape = TensorShape（[Dimension（2），Dimension（2）]），dtype = float32，device = / gpu：0）

追踪（最近一次通话）：文件＆＃34;＆＃34;，第1行，in 文件＆＃34; /home/olivier/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py" ;,第345行，在运行中 results = self._do_run（target_list，unique_fetch_targets，feed_dict_string）文件＆＃34; /home/olivier/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py" ;,第419行，在_do_run中 e.code） tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError：无法将设备分配给节点＆＃39; b_1＆＃39;：无法满足显式设备规范＆＃39; / gpu：0＆＃39; [[Node：b_1 = Constdtype = DT_FLOAT，value = Tensor，_device =＆＃34; / gpu：0＆＃34;]] 由op u＆＃39; b_1＆＃39;引起，定义于：文件＆＃34;＆＃34;，第3行，in 文件＆＃34; /home/olivier/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/constant_op.py" ;,第147行，常量 attrs = {＆＃34; value＆＃34 ;: tensor_value，＆＃34; dtype＆＃34;：dtype_value}，name = name）.outputs [0] 文件＆＃34; /home/olivier/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py" ;,第1710行，在create_op中 original_op = self._default_original_op，op_def = op_def）文件＆＃34; /home/olivier/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py" ;,第988行， init self._traceback = _extract_stack（）

在Torch7中，我的GPU正常工作

Answer 1

谷歌发布的二进制文件需要在路径库中找到libcudart.so.7.0，您只需要通过

之类的内容将其添加到LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/home/olivier/digits-2.0/lib/cuda"

您放入了.bashrc

Answer 2

在一台optimus笔记本电脑（运行Manjaro Linux）上，通过启动带有optirun的python控制台，可以通过cuda加速运行TensorFlow：

$optirun python

我详细说明了这样做here。

在tensorFlow中的nvidia cuda 7.5驱动程序未得到妥善处理（ubuntu 14.04）

2 个答案: