您可能需要重新安装TensorFlow,并确保在安装时启用了GPU支持。 确保您的GPU驱动程序和CUDA/cuDNN安装正确配置。有时,重新安装这些软件可以解决问题。 如果您的系统中有多个GPU,尝试指定使用哪个GPU来运行TensorFlow。您可以在创建会话时使用tf.config.experimental.set_visible_devices方法来指定使用的GPU。例如: import ten...
建议使用最新版本的TensorFlow。 GPU内存不足:如果您的显卡内存不足以运行TensorFlow的模型,则可能会导致调用显卡失败。您可以尝试减小模型大小或使用更大内存的显卡。 其他因素:有时候可能是由于其他因素导致TensorFlow无法调用显卡,比如系统配置问题或软件冲突。您可以尝试重新安装TensorFlow或重启计算机。 如果您仍然无法解决...
这里tensorflow应该是检测出了gpu,但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用,返回了false,详细查看错误信息可以看到一行: 可以看到上面几个文件都顺利打开了,但是最后一个libcudnn.so.7文件显示无法打开,not such file or directory。怀疑是cuda有问题,服务器本身是装的cuda10.1,跟tensorflow2.2应该是吻合的,但是一...
软件包比较大,可能需要比较长的时间。 安装完成后,还是点击新环境后面的启动按钮,这次选择“Open with Python”进入Python视图,输入以下命令检测GPU状态。 importtensorflowas tftf.test.is_gpu_available() 完蛋,应该就是之前修改GPU的工作模式为WDDM导致的(切换到WDDM模式,Tesla M4可以用于本地显示输出了!)。 这下...
1 打开cmd，激活tensorflow-gpu的虚拟环境，进入python环境。2 用命令tf.test.gpu_device_name()查看可用的tensorflow-gpu的设备号有哪些，如下图所示，说明tensorflow-gpu不能使用，接下来需要一一排查到底哪里出了问题。3 首先查看NIVDIA显卡是否工作，用命令nivdia-smi查看是否能显示出GPU信息，如果有问题界面会提示...
在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换tensorflow-gpu 1.11.0问题解决,可见tensorflow-gpu的版本不能过高,也不能过低。
驱动程序和CUDA版本匹配:确保你的CUDA版本与你的GPU驱动程序兼容。不匹配的版本可能会导致问题。 Tensorflow和CUDA的兼容性:在你的Tensorflow版本中,可能需要确保它与你的CUDA版本兼容。你可以在Tensorflow的官方文档中查看支持的版本。 环境设置:确保你的Python环境已经设置正确,以便可以访问CUDA和Tensorflow。这可能涉及到...
先说说我失败情况,我一直围绕官网方案解决,结果总是不行。虽然网上说对GPU要安装tensorflow-gpu版,因为从tensorflow v2.12版开始合并了tensorflow和tensorflow-gpu版,使用pip install tensorflow-gpu安装时报错,只能用`pip install tensorflow`安装,但并不能启用GPU支持。