针对“tensorflow不使用gpu”的问题,可以按照以下步骤进行排查和解决: 确认TensorFlow已正确安装: 确保安装的是支持GPU的TensorFlow版本。对于TensorFlow 2.x,通常使用pip install tensorflow即可(自TensorFlow 2.1起,默认包含GPU支持)。对于早期版本,可能需要安装tensorflow-gpu。 可以使用以下命令来检查TensorFlow是否支持GPU...
Tensorflow 1.13.1无法识别GPU tensorflow-gpu缺少库dlerror -导入错误 安装tensorflow-gpu时出现的问题? 由于CUDA问题,无法使tensorflow-gpu在R中工作 为什么tensorflow-gpu==1.13.1不可用? Docker tensorflow-gpu映像仅适用于cpu 内存耗尽如此之快-tensorflow-gpu ...
https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel这里可以选择对应的版本 千万不要直接pip install tensorflow-gpu这样,要用上面的whl文件安装。 最后,结束!
TensorFlow 1.13.1无法识别GPU可能有以下几个原因: CUDA和cuDNN版本不兼容:TensorFlow 1.13.1需要特定版本的CUDA和cuDNN才能正常工作。 GPU驱动问题:GPU驱动可能未正确安装或版本不兼容。 环境配置问题:TensorFlow的安装路径或环境变量配置不正确。 硬件兼容性问题:某些GPU型号可能不完全支持TensorFlow 1.13.1。 解决方法...
现在测试可用不可用: 输入python进入python环境,然后输入 import tensorflow as tf: 1. tf.test.is_gpu_available() 1. 显示True,表示安装成功! 测试代码2: import tensorflow as tf a = tf.constant(1.) b = tf.constant(2.) sess = tf.Session() ...
5.测试tensorflow,gpu是否可用 import tensorflow as tf sess= tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 报了一个很奇怪的错误 开始以为是没有编译tensorboard依赖,看了源码发现并不需要另外下载,最后查看了一下tensorboard的文件时间,发现是以前安装的没有卸载干净,pip uninstall 卸载后重新安装,...
下载好依赖的动态库后,执行下述代码看是否gpu可用,结果返回True,证明gpu已可用,重新训练发现gpu的使用率上去了,模型训练速度也恢复正常。 import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: gpu_available = tf.test.is_gpu_available() print(gpu_available) #False表示不可用,True表示可用 编辑...
因为它的API发展太快,经常更新,所以有一些常用的函数方法会不断挪位置,例如rnn就从之前的nn接口移到contrib接口,写代码时需要常常翻阅文档。底层接口写起来繁琐,高层接口不灵活,且封装混乱。 默认占用所有GPU的所有内存 在实验过程中,并不是所有人都有多块GPU可用。tf在GPU不可用时会自动改在CPU上跑,这样一方面会...
从两者的大量可用版本中,列出在这里和这里。 尚不支持更新的版本(我从 v11.0 开始测试)。我记得几年前在使用早期版本的 TensorFlow 时遇到过同样的问题。 ^ 对于 ver >1.15,TensorFlow默认包含 GPU 支持,因此需要 CUDA。当不可用时,TensorFlow工作正常 - 它只是恢复到 CPU 执行。