如何配置我的 jupyter 笔记本，使其在使用 keras 时使用可用的 GPU？

Question

我搜索了解决方案并使用 pip 安装了 tensorflow-gpu。

tf.config.list_physical_devices('GPU')

此代码返回一个空列表。 []

您可以看到我有 2 个 GPU，但是当我使用 keras 进行图像处理 (CNN) 时，它们都没有被使用。

我是新手，所以不明白到底出了什么问题。 请帮我配置，以便我可以使用我的 GPU 进行处理。 我正在使用 Windows 10 64 位 Python-3.8.7。 按照建议，我尝试在 python 终端上导入 tensorflow，并得到以下错误：

import tensorflow as tf

2021-02-13 22:52:17.253841：W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cudart64_110.dll”； dlerror: cudart64_110.dll not found 2021-02-13 22:52:17.266384: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

当我尝试列出 GPU 时，紧随其后的是： tf.config.list_physical_devices('GPU')

2021-02-13 22:57:17.390319：我 tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] 未创建 XLA 设备，未设置 tf_xla_enable_xla_devices 2021-02-13 22:57:17.749790：我 tensorflow/stream_executor/platform/ default/dso_loader.cc:49] 成功打开动态库 nvcuda.dll 2021-02-13 22:57:18.937838: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1720] 找到设备 0，属性：pciBusID: 0000 :01:00.0 名称： GeForce MX150计算能力：6.1 coreClock：1.5315GHz coreCount：3 deviceMemorySize：2.00GiB deviceMemoryBandwidth：44.76GiB/s 2021-02-13 22:57:18.966071：W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader。 cc:60] 无法加载动态库“cudart64_110.dll”； dlerror: cudart64_110.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.974209: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'cublas64_11.dll'; dlerror: cublas64_11.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.981154: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'cublasLt64_11.dll'; dlerror: cublasLt64_11.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.988826: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'cufft64_10.dll'; dlerror: cufft64_10.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.996411: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'curand64_10.dll'; dlerror: curand64_10.dll not found 2021-02-13 22:57:19.002563: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver64_10.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.009636: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库 'cusparse64_11.dll'; dlerror: cusparse64_11.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.018025: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cudnn64_8.dll”； dlerror: cudnn64_8.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.025064: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1757] 无法打开一些 Z52F9EC21375243AD32Z97777 库。 如果您想使用 GPU，请确保正确安装了上述缺少的库。 按照https://www.tensorflow.org/install/gpu上的指南，了解如何为您的平台下载和设置所需的库。 跳过注册 GPU 设备... []

Answer 1

Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found此错误消息说 Tensorflow-gpu 需要 CUDA 11

Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found此错误消息表明运行 Tensorflow-gpu 版本需要 cuDNN 8。

安装正确的版本CUDA和cuDNN并按照此处提到的说明在 Windows 操作系统上设置 GPU 支持。