Question

我在装有NVIDIA GTX 1080显卡的计算机上安装了CUDA 9.0。当我运行命令nvcc --version时，我得到：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

但是我尝试了TensorFlow官方站点上的步骤来安装具有GPU支持的TF，但是它仍然使用CPU。

我尝试安装pip和Anaconda，结果都是一样的。没有人能够检测到GPU，然后我在网上尝试了许多其他教程，他们可以检测到GPU，但我没有。

这可能是什么原因，新的TF GPU版本有什么变化吗？如果是，那么安装具有GPU支持的TF的最新文档是什么，如果没有，那么我做错了。

谢谢！

Update1 ：Tensorflow确实浪费了我的时间。非常烦人，起初我决定从源代码构建TF，将其与CUDA 10一起使用，但是在OS Windows 10和Ubuntu 18.04上，我都无法成功构建它。所以我放弃了，然后我决定使用CUDA 9.0，在Ubuntu 18.04中不支持CUDA 9.0，所以我回到了Windows，但即使是TF的预构建库仍然无法正常工作，真令人讨厌。

我不知道为什么TF仍然使用CUDA 10.0已经正式发布的CUDA 9.0，而TF仍然不支持Python 3.7？不可思议吗？与MS Build Tools 2015（已存在2017）和更多工具相同。 TF中继了旧版本的工具，这对于某些人来说是一个很大的问题，他们必须卸载仍在使用的新版本，这很烦人...

Update2： nvidia-smi输出：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 417.71       Driver Version: 417.71       CUDA Version: 9.0      |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1080   WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 27%   35C    P8     8W / 180W |    498MiB /  8192MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1264    C+G   Insufficient Permissions                   N/A      |
|    0      2148    C+G   ...0108.0_x64__8wekyb3d8bbwe\HxOutlook.exe N/A      |
|    0      4360    C+G   ...mmersiveControlPanel\SystemSettings.exe N/A      |
|    0      7332    C+G   C:\Windows\explorer.exe                    N/A      |
|    0      7384    C+G   ...t_cw5n1h2txyewy\ShellExperienceHost.exe N/A      |
|    0      8488    C+G   ...dows.Cortana_cw5n1h2txyewy\SearchUI.exe N/A      |
|    0      9704    C+G   ...osoft.LockApp_cw5n1h2txyewy\LockApp.exe N/A      |
|    0     10588    C+G   ...al\Google\Chrome\Application\chrome.exe N/A      |
|    0     10904    C+G   ...x64__8wekyb3d8bbwe\Microsoft.Photos.exe N/A      |
|    0     12608    C+G   ...DIA GeForce Experience\NVIDIA Share.exe N/A      |
|    0     13000    C+G   ...241.0_x64__8wekyb3d8bbwe\Calculator.exe N/A      |
|    0     14668    C+G   ...ng4wbp0\app\DellMobileConnectClient.exe N/A      |
|    0     17628    C+G   ...2.0_x64__8wekyb3d8bbwe\WinStore.App.exe N/A      |
|    0     18060    C+G   ...oftEdge_8wekyb3d8bbwe\MicrosoftEdge.exe N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Answer 1

我终于找到了问题所在。 这可能对其他人有所帮助这是TF 1.12的错误，我已经删除并重新安装了TF 1.11，它可以检测GPU。

对TF团队的一些建议：

在发布新版本之前，请确保它正在运行在所有OS系统中都没有任何错误（我这样的错误确实是一个非常低的杠杆错误）
也请刷新您的第三方库以支持最新版本版本，例如：我已经在计算机上安装的CUDA 10，但是由于安装了TF，我退回到了9.0；烦人。 VS 2015， Python 3.7，以及和和...以及。
请更新文档，以从以下位置进行安装和构建资料来源，清楚描述所有内容，需要，安装什么，如何构建所有需要的工具和实用程序。在文档中，我发现从源代码构建TF是非常非常容易，但实际上并非如此，我发现了很多错误和其他人一样，所以我无法从源代码构建。

到目前为止，我发现TF是最令人讨厌的框架，它可以进行构建和安装。 TF非常敏感，在构建或安装过程中发生错误的可能性很高。

祝你好运！

TensorFlow无法在Windows上检测到GPU的原因是什么

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