Question

我在Windows 10上运行'pip -install tensorflow-gpu'安装的tensorflow 1.8.0和CUDA 9.0以及cuDNN 7.1.4，我一直在努力让tensorflow与我的NVIDIA GeForce GTX 860M显卡配合使用。我正在使用IDLE来运行和编写我的代码。

当我运行任何代码时，它只在我的CPU上执行。一些示例代码即时运行，直到我可以让它在我的gpu上运行来执行MNIST tensorflow教程：

    import tensorflow as tf


    # Initialize two constants
    x1 = tf.constant([1,2,3,4])
    x2 = tf.constant([5,6,7,8])

    # Multiply
    result = tf.multiply(x1, x2) 

    # Intialize the Session
    sess = tf.Session()

    # Print the result
    print(sess.run(result))

    # Close the session
    sess.close()

当我运行此操作时，我无法创建会话错误：

    tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.

所以我在代码的开头添加了以下几行

     import os
     os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1'

现在代码以正确的输出

成功运行

   [ 5 12 21 32]

但它只在我的CPU上运行，当我在IDLE命令行中尝试以下命令时，

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

输出

    [name: "/device:CPU:0"
    device_type: "CPU"
    memory_limit: 268435456
    locality {
    }
    incarnation: 1631189080169918107
    ]

我已经尝试重新启动计算机，取消安装并重新安装tensorflow-gpu并删除了我以前安装过的其他版本的CUDA，但我无法让我的程序识别出我的NVIDIA显卡，我查了一下，它是一个支持卡。

我还能做些什么来让我的代码识别并在我的显卡上运行？

Answer 1

安装CUDA是不够的，您还需要安装cuDNN 7.0.5和其他一些依赖项。有关完整的详细信息，请参阅http://www.python36.com/install-tensorflow-gpu-windows/。

Tensorflow-gpu仅在CPU上运行

1 个答案: