Блог

Недавно я попытался использовать свой графический процессор в Windows 10, следуя нескольким инструкциям. Первоначально я следовал инструкциям, данным Tensorflow (Tensorflow.org ). Я установил python 3.9.1, cuDNN 11.1, CUDA 11.1.1, драйвер графического процессора NVIDIA на основе моей графической карты и создал новые пути. После этого создал канал в Anaconda (1.10) под названием «Tensorflow», импортировал tensorflow в Spyder (4.1.5), работающий в этом канале, но при попытке проверить, доступен ли какой-либо графический процессор, получил результаты «0» (код приведен ниже).). На самом деле я не был уверен, использовалось ли и как то, что я ранее установил.

 In [1]: import tensorflow as tf
    2020-12-30 10:48:46.263644: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll

In [2]: print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

2020-12-30 10:48:46.263644: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2020-12-30 10:48:54.941741: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
2020-12-30 10:48:54.945949: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll

2020-12-30 10:48:46.263644: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2020-12-30 10:48:54.941741: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
2020-12-30 10:48:54.945949: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2020-12-30 10:48:56.212215: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1720] Found device 0 with properties: 
pciBusID: 0000:01:00.0 name: GeForce GTX 1650 computeCapability: 7.5
coreClock: 1.56GHz coreCount: 16 deviceMemorySize: 4.00GiB deviceMemoryBandwidth: 119.24GiB/s
2020-12-30 10:48:56.215245: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2020-12-30 10:48:56.288545: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublas64_11.dll
2020-12-30 10:48:56.289169: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublasLt64_11.dll
Num GPUs Available:  0

2020-12-30 10:48:46.263644: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2020-12-30 10:48:54.941741: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
2020-12-30 10:48:54.945949: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2020-12-30 10:48:56.212215: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1720] Found device 0 with properties: 
pciBusID: 0000:01:00.0 name: GeForce GTX 1650 computeCapability: 7.5
coreClock: 1.56GHz coreCount: 16 deviceMemorySize: 4.00GiB deviceMemoryBandwidth: 119.24GiB/s
2020-12-30 10:48:56.215245: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2020-12-30 10:48:56.288545: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublas64_11.dll
2020-12-30 10:48:56.289169: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublasLt64_11.dll
2020-12-30 10:48:56.326345: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cufft64_10.dll
2020-12-30 10:48:56.336977: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library curand64_10.dll
2020-12-30 10:48:56.338808: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver64_10.dll not found
2020-12-30 10:48:56.359937: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cusparse64_11.dll
2020-12-30 10:48:56.363748: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudnn64_8.dll
2020-12-30 10:48:56.364357: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1757] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform.
Skipping registering GPU devices...
In [3]: 
 

В результате я подумал, что все еще использую CPU, и решил следовать другим инструкциям из аналогичных вопросов здесь, в Stackoverflow. Я запускаю от имени администратора приглашение Anaconda, создал новый канал с именем «tf-gpu», установил tensorflow, keras и другие пакеты с «pip». Я установил Spyder в этом канале из Anaconda, запустил Spyder и тот же код. Я получил те же результаты.

Пока ничего не получалось, и я хотел бы воспользоваться своим графическим процессором для экономии времени вместо использования GoogleColab. Я был бы рад, если бы были даны какие-либо рекомендации о том, как использовать мой графический процессор с помощью Anaconda Spyder.

Заранее благодарю вас.

Вы уверены, что у вас есть требования к оборудованию для использования GPU? Потому что в нем говорится, что нет доступного графического процессора.