Question

只需安装Cuda即可使用我的GPU来获取Tensorflow。我按照https://www.tensorflow.org/install/gpu上的说明进行了操作，并在https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/上运行了Cuda测试（deviceQuery和bandwidthTest），都很好。

当我打开PyCharm并运行以下代码时

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False,
    min_cuda_compute_capability=None
))

计算结果为True，但出现以下错误消息：

2019-04-12 16:45:48.713478: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2019-04-12 16:45:48.918686: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1433] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1070 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.7085
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 8.00GiB freeMemory: 6.64GiB
2019-04-12 16:45:48.919057: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1512] Adding visible gpu devices: 0
True
2019-04-12 16:45:49.497524: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2019-04-12 16:45:49.497813: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:990]      0 
2019-04-12 16:45:49.497956: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1003] 0:   N 
2019-04-12 16:45:49.498209: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 6389 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)

这些是什么意思，我应该关注什么？

（正在运行Windows 10，Python 3.6.8，Cuda Toolkit 10.0，Tensorflow 1.13.1）

Answer 1

这些不是错误消息，而是参考消息。这些由日期之后的I指示。这些正常发生，无需担心。 here可以找到不同类型的日志级别。

Tensorflow GPU错误“您的CPU支持指令...等。”

1 个答案: