Question

Keras / TensorFlow不使用我的GPU。

要尝试使我的GPU使用tensorflow，我尝试安装tensorflow-gpu（我在Windows上使用的是Python 3.6.8）：

pip3 install tensorflow-gpu --user

python -m notebook

import tensorflow as tf

然后出现以下错误：

ImportError ... Traceback (most recent call last),

ImportError: DLL load failed: Le module spécifié est introuvable.

ImportError ... Traceback (most recent call last)

然后我做pip3 install tensorflow, python - notebook，然后import tensorflow as tf工作，但是当我继续以下操作时：

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

print('Tensorflow: ', tf._ _ version _ _)

我得到：

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 587921620497715868
]
Tensorflow:  1.13.1

这意味着没有找到GPU（我的Lenovo Thinkpad P72上有Intel UHD Graphics P630和Nvidia Quadro P5200）。

另外，请注意，当我执行nvidia-smi时，我看到检测到Nvidia（作为GPU [0]），所以我不明白为什么在训练神经网络时Tensorflow / Keras不使用它。

感谢您的帮助。

Answer 1

我想我解决了问题：）

安装Anaconda3后，我在Anaconda Powershell中进行了这种操作：

conda create -n tensorflowgpuproject python = 3.5 tensorflow-gpu = 1.10.0 ipython = 6.5.0 keras matplotlib jupyter scikit-learn numpy = 1.14.5 setuptools = 39.1.0 tips_toolkit = 1.0.15

conda激活tensorflowgpuproject

python -m pip install --upgrade pip --user

setx路径“％path％; C：\ Users \ n-bou \ AppData \ Roaming \ Python \ Python35 \ Scripts”

pip卸载hint_toolkit （最后一个命令是必需的，因为两个版本的hint_toolkit之间存在冲突）

然后，我能够在笔记本的开头使用keras执行带有UNet代码的python笔记本，并使用通常的“ import tensorflow as tf”（称为tensorflow-gpu）。

训练神经网络时Keras不使用我的Nvidia GPU

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