tf.is_gpu_available() 返回false 通常意味着 TensorFlow 无法检测到 GPU 或者无法正确利用 GPU 进行计算。这可能是由于多种原因导致的,包括驱动问题、CUDA/cuDNN 版本不匹配、环境变量配置错误等。以下是一些可能的解决步骤: 检查GPU 驱动: 确保你的 NVIDIA GPU 驱动是最新的,或者至少是 Tenso
yes,各位看到的是一条报错信息,就是这条报错导致我输出False,我当时最后发现这玩样然后改完后有点想口吐芬芳,就说啊,其他框架可以调用GPU,咋就你TF不行。这段报错出现在tf.test.is_gpu_available()的输出里,可以仔细悄悄,如果有的话,那解决方法...前面说了复制粘贴的事情,请看Question I 当我改完这个以后,...
安装完gpu版本的tensorflow,导入正常,但是tf.test.is_gpu_available()一直返回False,解决办法: 1、打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的驱动版本,如果版本太低,到Nvidia Experience更新驱动程序。默认安装即可。(安装过程自行百度) 2、如果版本正常,修改PhysX处理器为GenForce ,之后稍等一下再试会返回False...
问tf.test.is_gpu_available()在子进程中为False，但在主进程中为TrueEN这是我们今天要讨论的话题，...
为什么tf.test.is_gpu_available()返回为false?cuda 和tensorflowpytorch的版本不一致，之前也遇到过，...
而后来你把tensorflow-gpu升级了，就会造成你现在的false。 建议你用conda管理虚拟环境，不要在电脑默认...
tf.test.is_gpu_available()报错false的解决方案 2020-11-01 21:53 −... swxj 0 5028 You are using pip version 19.0.3, however version 19.3.1 is available. 2019-11-22 17:18 −遇到这种情况,是因为自己安装了连个python的版本。 所以当你输入python -m pip istall --upgrade pip 的时候也...
安装完gpu版本的tensorflow,导入正常,但是tf.test.is_gpu_available()一直返回False,解决办法: 1、打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的驱动版本,如果版本太低,到Nvidia Experience更新驱动程序。默认安装即可。(安装过程自行百度) 2、如果版本正常,修改PhysX处理器为GenForce ,之后稍等一下再试会返回False ...
请求帮助~StackoverFlow也搜了,没有发现能够解决的办法。慕前端7076251 2019-07-03 12:02:48 源自:1-9 Google_cloud_gpu_tensorflow配置 5694 分享 收起 1回答 正十七 2019-07-06 04:58:11 看错误是could not open libcuda*.10.0没办法打开,试试把LD_LIBRARY_PATH改改? https://github.com/rusty1s/...
tf.test.is_gpu_available()报错false的解决方案 cuda,cudnn,tensorflow安装之后调用tf.test.is_gpu_available()之后出现false的解决方案 这里一定要安装对应的cuda,cudnn,tensorflow版本,如果版本不匹配就极有可能报错。 cuda 10.0 cudnn7.4.2 tensorflow-gpu-2.0.0我这里用的是这一套版本安装之后是没有问题的。