Keras不使用GPU - 如何排除故障？

Question

我正在尝试在GPU上训练Keras模型，Tensorflow作为后端。

我根据https://www.tensorflow.org/install/install_windows设置了所有内容。 这是我的设置：

• 我在virtualenv环境中使用Jupyter笔记本。
• 当前的virtualenv环境安装了tensorflow-gpu 。
• 我安装了CUDA 9.1和CUDA 9.1的cudaDNN。
• cuDNN64_7.dll位于可通过PATH变量访问的位置。
• 我的计算机上安装了最新驱动程序的NVIDIA GeForce GTX 780。

但是，Tensorflow没有看到任何可用的GPU：

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

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5275203639471190827
]

Keras既不：

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()

[]

我该怎么调试呢？ 我怎样才能找出问题所在？

Answer 1

校验
nvcc -V
和

nvidia-smi

看看它是否显示我们的gpu。

假设您的cuda cudnn和所有内容都已检出，您可能只需要
1.卸载keras
2.卸载tensorflow
3.卸载tensorflow-gpu
4.仅安装tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==1.5.0
5.立即安装Keras。

我按照这些步骤，keras现在使用gpu。

希望它在某种程度上有所帮助。