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TensorFlowがConda Installの後に私のGPUを認識していないのはなぜですか？

私は深い学習のために慣れていて、私は最後の2日間の私のPCにTensorflow-GPUバージョンを無駄にインストールしようとしています。いくつかのフォーラムが多数のフォーラムをインストールすることを避けて、多数のフォーラムが多数の互換性の問題のために推奨されません。私はすでにpythonのConda Distributionを使用していたので、私は彼らの公式ウェブサイトで書かれたようにconda install -c anaconda tensorflow-gpuに行きました: https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gp =。

ただし、新鮮な仮想環境でGPUバージョンをインストールした後でも（ベースenvのPIPインストールライブラリとの潜在的な競合を避けるために）、Tensorflowはいくつかの不思議な理由でGPUを認識していないようです。

私が私のGPUを認識していなかったことを理解するために、私が走ったコードスニペットのいくつかは私が走った（anacondaプロンプトで）私が走った： -

1。

>>>from tensorflow.python.client import device_lib
        >>>print(device_lib.list_local_devices())
                    [name: "/device:CPU:0"
                device_type: "CPU"
                memory_limit: 268435456
                locality {
                }
                incarnation: 7692219132769779763
                ]

ご覧のとおり、GPUを完全に無視します。

2。

>>>tf.debugging.set_log_device_placement(True)
    >>>a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
2020-12-13 10:11:30.902956: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This 
TensorFlow 
binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU 
instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
>>>b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
>>>c = tf.matmul(a, b)
>>>print(c)
tf.Tensor(
[[22. 28.]
[49. 64.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

ここでは、Executing op MatMul in device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0（ここに書かれているように: https://www.tensorflow.org/guide/gp ）を表示することで、GPUで実行されていることを示すことになっていましたが、そのようなものは何もありません。また、2行目以降のメッセージが何であるかわからない。

また、ここではいくつかのソリューションをオンラインで検索しましたが、ほとんどすべての問題はまだ試行していない最初の手動インストール方法と関連があります。

環境変数は、Base EnvからTensorFlow-CPUをアンインストールして再インストールすると、環境変数が携わってきましたが、Anacondaプロンプトでは完全に機能しましたがCMDは完全に機能しました。これは別の問題です（そして広範囲にも広く）、ここでプレイする役割がある場合には、それを言及しました。私は、CUDAおよびCUDNNライブラリのマニュアルインストールのために、CUDAのインストールを手動でインストールするためには、クリーンなインストールを確実にするためにGPUバージョンを新鮮な仮想環境でインストールしました。

私が使用するカード:-(はCUDAが有効になっています）

C:\WINDOWS\system32>wmic path win32_VideoController get name
Name
NVIDIA GeForce 940MX
Intel(R) HD Graphics 620

Tensorflowとpythonバージョン現在使用しています： - 

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.3.0'

Python 3.8.5 (default, Sep  3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

システム情報：Windows 10ホーム、64ビットオペレーティングシステム、X64ベースのプロセッサ。

どんな助けにも感謝されます。前もって感謝します。

pythontensorflowanacondagpupath-variables
7
Sarosij Bose

@Geometrikal Solutionはほとんど私のために働いていました。しかし、Tensorflow-GPUのインストールとPIPでTensorflow 2.3をインストールし、PIPによるTensorFlow-GPUのTensorflow部分をアンインストールして、PIPによる警告を避けるために必要でした。 Condaはパッケージ全体をアンインストールしました。私は知っています condaはCondaとPipを混ぜることをお勧めしません しかし、これは働いた解決策です、そして私はこの問題で別の日を過ごすのにうんざりしています。

conda create -n tfgpu python=3.7
conda activate tfgpu
conda install tensorflow-gpu=2.1

pip uninstall tensorflow tensorflow-estimator tensorboard tensorboard-plugin-wit
pip install tensorflow==2.3

pip check
 _
1
tobi.tobt

GPUを使用するには、CUDNNとCUDA Toolkitをインストールする必要があります。

最初に互換バージョン ここ 。

cudnnが見つかる可能性があります ここ （無料アカウントが必要です）。

CUDA Toolkitが見つかります ここ 。

繰り返しますが、インストールする前に互換性のあるバージョンを確認してください。新しいバージョンは後方互換性がありません。

0
Royce Schultz

私はあなたのGPUが持っている計算機能5.OK、Tensorflowはそれを好むべきです。したがって、環境設定中に何かがうまくいかなかったと思います。以下を使用して新しい環境を作成してみてください。

conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu 
 _

その後、TF_GPU（---）（---）（---）（---）（---）（---）（---）（---）（---）（---）（---）をインストールしてください。

P.S：環境では、Tensorflowパッケージ（GPU One）が1つしかないことが本当に重要です。複数のものがある場合は、保証はありません。

import tensorflow as tf
 _

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Vasil Yordanov