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tensorflow 2.2 gpu 支持 Windows

[英]tensorflow 2.2 gpu support Windows

我有以下输出

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
2.2.0
False
[]
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 9877499202779451731
, name: "/device:XLA_CPU:0"
device_type: "XLA_CPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 5902815618689871957
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 9480702146652446076
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
]

我应该怎么做才能让 GPU 在 Windows 上工作?

我在路径中有以下路径

C:\\Program Files\\NVIDIA GPU 计算工具包\\CUDA\\v11.1\\bin C:\\Program Files\\NVIDIA GPU 计算工具包\\CUDA\\v11.1\\libnvvp C:\\Program Files\\NVIDIA GPU 计算工具包\\CUDA\\v11 .1\\extras\\CUPTI\\lib64 C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.1\\include C:\\cuda\\bin

我相信你需要 cuda v10.1 而不是 11.1。 我发现最简单的方法是卸载 tensorflow,如果你用 pip 安装它。 如果您使用的是 Anaconda,那么我们使用 conda 来安装 tensorflow。 它将安装版本 2.1.1、cuda 工具包版本 10.1.243 和 cudnn 版本 7.6.5。 注意 conda 只能安装 tensorflow 到 2.1.1 版本。 如果你想要 tensorflow 2.2 使用 pip install tensorflow ==2.2.0 安装它。 安装 2.1 后。 cuda 工具包和 cudnn 适用于 2.2 版。 否则,您必须执行用于安装 cuda 11.1 的过程,但这次使用 10.1 下载文件。 另一件事。 使用 python3.7 而不是 3.8。 显然,当您使用 conda 安装 tensorflow 时,它不适用于 3.8。

暂无
暂无

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