Jupyter 筆記本中的 Tensorflow-gpu 無法識別 GPU

Question

我已經在 jupyter 環境中安裝了 cuda、cudann 和 tensorflow-gpu，之后我試圖檢查我在該環境中是否有 gpu 支持，但在 list_local_devices 中它沒有顯示我的 gpu。 我的筆記本電腦中有 geforce 1050 ti gpu。

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2"
from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

我得到的答案是：-

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 5705862024723076222
]
False

Answer 1

也許最好將 CUDA 路徑設置為：

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

並將其附加到您的本地~/.bashrc 。

也確保CUDA正確安裝等中描述的在這里。

命令

nvidia-smi 

應該返回如下內容：

必須顯示 GPU 硬件、CUDA 版本和 NVIDIA-SMI 驅動程序。

我希望這有幫助！