Question

我正在努力使用NVIDIA GeForce 960M在我的MSI Windows 10机器上运行GPU上的tensorflow。我想我已经在互联网上使用过这个主题的所有提示，我无法成功，所以问题是，你是否可以给我任何额外的暗示，这可以帮助我实现目标 - 哪个在GPU上运行tensorflow？

更具体地说：

我正在使用带有python版本3.6.1的Anaconda 4.4.1。
我按照此处证明的安装说明进行了操作： https://www.tensorflow.org/install/install_windows

所以，我下载并安装了CUDA Toolkit 8.0（我下载了文件 cuda_8.0.61_win10.exe 和带有补丁的文件 cuda_8.0.61.2_windows.exe ）。我执行了它们并让它们运行标准选项。然后，为了检查安装是否成功，我从CUDA Samples集编译了deviceQuery并成功执行了它。请参阅以下结果：

<pre>
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\Debug>deviceQuery.exe
deviceQuery.exe Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 960M"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0
  Total amount of global memory:                 2048 MBytes (2147483648 bytes)
  ( 5) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     640 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1176 MHz (1.18 GHz)
  Memory Clock rate:                             2505 Mhz
  Memory Bus Width:                              128-bit
  L2 Cache Size:                                 2097152 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  CUDA Device Driver Mode (TCC or WDDM):         WDDM (Windows Display Driver Model)
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 960M
Result = PASS
</pre>

...所以它看起来不错，至少对我而言......然后我下载并解压缩了cuDNN v5.1。另外，我已经将该库的dll文件的路径添加到PATH系统变量。我还检查了我的显卡是否列在兼容设备列表中，它是。

然后我安装了tensorflow。为此我使用了以下命令：
```
*pip install tensorflow-gpu*
```

安装时没有任何错误消息。最后一条消息是：

Successfully installed tensorflow-1.3.0 tensorflow-gpu-1.3.0

我尝试运行一个简单的python程序来检查，是否有tensoflow 工作

该计划是：

import tensorflow as tf
device_name = "/gpu:0"  # ...it works fine with "/cpu:0"; it doesn't with "/gpu:0"
with tf.device(device_name):
    ran_matrix = tf.random_uniform(shape=(1,1), minval=0, maxval=1)
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    result = sess.run(ran_matrix)
    print(result)

...结果是（不幸的），如下面的屏幕截图所示。我是从PyCharm那里执行的。

the result

最重要的错误讯息是：

  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation 'random_uniform/sub': Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
     [[Node: random_uniform/sub = Sub[T=DT_FLOAT, _device="/device:GPU:0"](random_uniform/max, random_uniform/min)]]

此外，我尝试使用CPU而不是GPU运行相同的程序。为此，我更改了以下行中的参数： device_name =“/ cpu：0”

......它运作良好......

我在互联网上搜索提示，这里可能有什么问题，但我找不到任何具体的答案（大多数讨论涉及Ubuntu中的问题，我使用的是Windows 10，我无法改变它）。

我应该从哪里开始解决问题？

Answer 1

我刚刚通过重新安装tensorflow-gpu和所有依赖库来解决了这个问题（我试图在一个月之前就已经这样做了，但到那时它没有用;现在它终于工作正常了： - ））。一些依赖库肯定有新版本，但我不能说，哪一个可能是问题的根本原因。

Answer 2

检查一下：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/12416

我将tf从1.2升级到1.3后遇到了同样的问题，并通过更新cuDNN v6.0修复了它。

如何让tensorflow在Windows机器上使用GPU？

2 个答案: