Блог

Главная - Вопросы по программированию - Почему Tensorflow 2.3.0 не может найти мою видеокарту?

Почему Tensorflow 2.3.0 не может найти мою видеокарту?

#python #tensorflow

#python #tensorflow

Вопрос:

Установлено все необходимое программное обеспечение, драйверы видеокарты для Gefore RTX 2060, CUDA 10.1, cuDNN 8.0.2.39, Anaconda3, TensorFlow 2.3.0. Все в соответствии с руководством по установке Nvidia, убедившись, что все версии работают вместе.

Однако я не могу найти ни одного графического устройства из ноутбука Jupyter. (Код Jupyter Notebook приведен ниже)

Tensorflow 2.3.0 должен автоматически поддерживать графический процессор, согласно tensorflow.org. Что означает, что нет необходимости устанавливать tensoflow-gpu. Верно?

Я очень ценю вашу помощь. Спасибо!

Базовое оборудование и программное обеспечение:

windows 10 (64 бита)

Geforce RTX 2060 (версия драйвера 442.23)

CUDA 10.1

cuDNN 8.0.2.39

Anaconda3

Tensorflow 2.3.0

 import tensorflow as tf

import warnings

#check for GPU

if not tf.test.gpu_device_name():
   warnings.warn('No GPU found. Please ensure you have installed TensorFlow correctly')
else:
   print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))


#print TensorFlow version
print('TensorFlow Version: {}'.format(tf.__version__))

вывод:

 <ipython-input-2-d8dd4f5b3689>:10: UserWarning: No GPU found. Please ensure you have installed TensorFlow correctly

TensorFlow Version: 2.3.0

Комментарии:

1. Пожалуйста, укажите полный вывод TensorFlow в вашем вопросе

2. Полный вывод уже включен. Одна строка для проверки, найден ли графический процессор, а другая для печати версии TensorFlow.

3. Нет, это не тот результат, который я ожидаю, это тот, который всегда выводит TensorFlow, включая информацию об устройствах и о том, найдены ли библиотеки CUDA.

4. Я не уверен, что вы имеете в виду. Вы говорите о конкретном методе, который я могу запустить в Jupyter? Если вы предоставите ее, я запущу ее и вернусь к вам с выводом.

5. Нет, обычный вывод tensorflow будет выглядеть следующим образом: gist.github.com/mvaldenegro/69d497d9a4e01b744dc402cedc1d594a Обратите внимание, что он показывает такие вещи, как загружаемые библиотеки CUDA и найденный графический процессор

Ответ №1:

В документации по CUDA 10.1 говорится, что вы должны использовать cuDNN v 7.6.5. Документация находится здесь