#python #tensorflow #jupyter-notebook
Вопрос:
Я только что установил tensorflow-gpu с CUDA и cuDNN через терминал, и когда я набираю :
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
Я получаю :
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1733] Found device 0 with properties:
pciBusID: 0000:01:00.0 name: GeForce GTX 1660 Ti computeCapability: 7.5
coreClock: 1.59GHz coreCount: 24 deviceMemorySize: 6.00GiB deviceMemoryBandwidth: 268.26GiB/s
2021-06-17 14:04:01.816090: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2021-06-17 14:04:01.822415: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cublas64_11.dll
2021-06-17 14:04:01.822552: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cublasLt64_11.dll
2021-06-17 14:04:01.826370: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cufft64_10.dll
2021-06-17 14:04:01.828187: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library curand64_10.dll
2021-06-17 14:04:01.837986: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cusolver64_11.dll
2021-06-17 14:04:01.840556: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cusparse64_11.dll
2021-06-17 14:04:01.841009: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudnn64_8.dll
2021-06-17 14:04:01.841131: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1871] Adding visible gpu devices: 0
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
Теперь, когда я выполняю ту же команду в ячейке записной книжки Jupyter, я просто получаю [] .
Знаете ли вы, как решить эту проблему ?
Заранее спасибо.
Комментарии:
1. Убедитесь, что в вашем ноутбуке используется тот же интерпретатор python, что и в вашей оболочке.
2. Как я могу это сделать ?
3. Чтобы ответить на вышеприведенный вопрос .
Create a new environment with conda create -n "env_name" python= 3.5 anaconda (just replace "env_name" with your desired environment name and 3.5 with version as your shell) ,Install tensorflow-gpu in that environment.и получить доступ к записной книжке Jupyter ,