Keras不使用GPU - 如何排除故障？

Question

我试图在GPU上训练Keras模型，Tensorflow作为后端。

我根据https://www.tensorflow.org/install/install_windows设置了所有内容。这是我的设置：

• 我在virtualenv环境中使用Jupyter笔记本工作。
• 目前的virtualenv环境已安装tensorflow-gpu。
• 我安装了CUDA 9.1和CUDA 9.1的cudaDNN。
• cuDNN64_7.dll位于可通过PATH变量访问的位置。
• 我的计算机上安装了最新驱动程序的NVIDIA GeForce GTX 780。

然而，Tensorflow没有看到任何可用的GPU：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5275203639471190827
]

Keras：

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()

[]

我该如何调试？我怎样才能找出问题所在？

Answer 1

检查
nvcc -V
和

nvidia-smi

并查看它是否显示我们的gpu。

假设您的cuda cudnn并且所有内容都已检出， 你可能只需要  1.卸载keras
 2.卸载tensorflow
 3.卸载tensorflow-gpu
 4.仅安装tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==1.5.0
 5.立即安装Keras。

我按照这些步骤操作，keras现在使用gpu。

希望它在某种程度上有所帮助。