[英]tensorflow gpu tests pass--but I don't have cuDNN installed
Windows10-pro, single RTX 2080 Ti. Windows10-pro,单 RTX 2080 Ti。 I am new to Tensorflow.
我是 Tensorflow 的新手。
I just installed tensorflow-gpu, version 2.1.0, python 3.7.7.我刚刚安装了 tensorflow-gpu,版本 2.1.0,python 3.7.7。 Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.105.
Cuda 编译工具,版本 10.1,V10.1.105。 Nothing self-compiled.
什么都没有自己编译。 And I have not installed cuDNN, nor have I registered.
而且我没有安装cuDNN,也没有注册。 All installation is standard, nothing self-compiled.
所有安装都是标准的,没有任何自编译。
The tensorflow.org documentation states that cuDNN is needed to use the GPU. tensorflow.org 文档指出使用 GPU 需要 cuDNN。 But my tests for GPU-usage seem to pass.
但是我的 GPU 使用测试似乎通过了。 For example,
tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
returns [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
.例如,
tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
返回[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
。
It may appear that I should just install cuDNN and not lose any more sleep.看起来我应该只安装 cuDNN 而不要再失眠了。 But I would still want to know if I were using the GPU so I would prefer a test that is capable of failing.
但我仍然想知道我是否在使用 GPU,所以我更喜欢能够失败的测试。
Is there a true test to see if an installation will use the GPU?是否有真正的测试来查看安装是否会使用 GPU?
In NVIDIA GPU computing toolkit, one can verify the cuDNN installation, On windows system, Go to在 NVIDIA GPU 计算工具包中,可以验证 cuDNN 的安装,在 windows 系统上,转到
C:\Programming Files\NVIDIA GPU computing Toolkit/CUDA\v10.0\include\
open cudnn.h
To utilize the Tensorflow-GPU successfully, CUDA and cuDNN are required.要成功利用 Tensorflow-GPU,需要 CUDA 和 cuDNN。 Some of the Tensorflow library such as
tf.keras.layers.GRU
( Keras GRU layers ) employs the capability of cuDNN.一些 Tensorflow 库,例如
tf.keras.layers.GRU
( tf.keras.layers.GRU
GRU 层)使用了 cuDNN 的功能。
Check these examples provided in Tensorflow site for GPU utilization.检查Tensorflow 站点中提供的这些示例以了解 GPU 利用率。
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