Question

我有一个正在运行的Keras＆amp; amp; Windows上的Theano（按照此tutorial）。现在我已经尝试将后端切换到Tensorflow，这非常好。

我唯一的问题是Tensorflow does not detect my GPU，而Theano与之相反：

from tensorflow.python.client import device_lib
def get_available_gpus():
    local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
    return [x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU']

没有结果，但是当与Theano后端一起运行时，它的效果非常好：

C:\Programming\Anaconda3\python.exe D:/cnn_classify_cifar10.py 
Using Theano backend.
DEBUG: nvcc STDOUT nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).
mod.cu
    Creating library C:/Users/Alex/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.14393-SP0-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-3.5.2-64/tmpgsy496fe/m91973e5c136ea49268a916ff971b7377.lib and object C:/Users/Alex/AppData/Local/Theano/compiledir_Windows-10-10.0.14393-SP0-Intel64_Family_6_Model_60_Stepping_3_GenuineIntel-3.5.2-64/tmpgsy496fe/m91973e5c136ea49268a916ff971b7377.exp

Using gpu device 0: GeForce GTX 770 (CNMeM is enabled with initial size: 80.0% of memory, cuDNN 5005)

显然有一些配置缺失，但我不知道是什么。为了使Theano正确运行，我需要一个名为~/.theanorc的文件，其中包含以下内容：

[global]
device = gpu
floatX = float32

[cuda]
root = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0

[nvcc]
flags=-LC:C:\Programming\WinPython-64bit-3.5.2.2\python-3.5.2.amd64\libs

也许缺少类似的东西，或者我需要add environment variables like for Theano?。 Linux上可能related question（？）。

可以在此Gist中找到完整的安装日志（包括一个奇怪的例外）。

如何让Tensorflow看到GPU？

Answer 1

在同一台机器上同时安装tensorflow和tensorflow-gpu可能会导致问题。

为版本1.0安装tensorflow（仅限cpu）或tensorflow-gpu（仅限gpu）

TensorFlow 1.0在Windows上看不到GPU（但Theano确实如此）

1 个答案: