开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

TensorFlow-GPU找不到GPU

TensorFlow-GPU是一个基于机器学习和人工智能的开源深度学习框架，用于在图形处理单元（GPU）上进行加速计算。当遇到TensorFlow-GPU找不到GPU的问题时，可能是以下几个原因导致的：

缺少显卡驱动：首先需要确保计算机已安装了适当的显卡驱动程序。驱动程序可以从显卡制造商的官方网站上下载安装。
CUDA Toolkit未安装或版本不兼容：TensorFlow-GPU需要依赖CUDA Toolkit来与GPU进行交互。确保已正确安装了与TensorFlow-GPU兼容的CUDA Toolkit，并且版本与TensorFlow-GPU要求的版本一致。
cuDNN未安装或版本不兼容：cuDNN是一个用于深度神经网络的GPU加速库，TensorFlow-GPU也需要依赖它来进行加速计算。确认已正确安装了与TensorFlow-GPU兼容的cuDNN，并且版本与TensorFlow-GPU要求的版本一致。
TensorFlow-GPU版本与CUDA、cuDNN不匹配：确保所使用的TensorFlow-GPU版本与已安装的CUDA和cuDNN版本相匹配。不同的TensorFlow-GPU版本可能对CUDA和cuDNN有特定的兼容性要求。
硬件不兼容：TensorFlow-GPU要求计算机的GPU支持CUDA计算架构。如果您的GPU不支持CUDA计算架构，那么TensorFlow-GPU将无法在该设备上运行。
配置错误：检查TensorFlow-GPU的相关配置文件，确保GPU相关的配置正确设置，例如使用正确的设备编号、启用GPU加速等。

综上所述，当遇到TensorFlow-GPU找不到GPU的问题时，需要确保显卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN以及TensorFlow-GPU的版本和配置都正确设置并相互兼容。详细的安装和配置指南可以参考腾讯云AI引擎产品中与TensorFlow-GPU相关的文档和教程。

腾讯云相关产品推荐：

AI引擎：https://cloud.tencent.com/product/tia
GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm-gpu

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

安装Tensorflow-gpu版本

PATH配置查看CUDA环境路径我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量在系统变量中找到PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit...\CUDA\v10.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU...确认显卡安装前要确认显卡是不是NVDIA的命令行 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 b....Tensorflow是否安装成功：步骤：打开cmd——>ipython——>import tensorflow as t f import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available...() 显示True，说明gpu版本已经安装成功

7123 0

tensorflow-gpu版安装

Anaconda CUDA cuDNN 注：tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7，选择版本时要注意 CUDA安装首先确认你的gpu...我用的是tensorflow1.4,因此cuda需要安装8.0版本的，安装9.0版本会报错，提示dll文件找不到下载地址注：安装前需要先安装显卡驱动，可以去英伟达官网，下载GeForce Experience...安装tensorflow-gpu 使用命令pip install tensorflow-gpu 测试代码运行代码可以看到，使用的是gpu而不是cpu了！！！

7474 0

tensorflow-gpu版本安装

is_gpu_available import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() //返回false，gpu不成功安装cuda，cudnn

1.2K3 0

TensorFlow-Gpu 1.8安装

TensorFlow-Gpu 1.8安装 0.说在前面 1.Cuda与cuDNN 2.配置及测试 3.tensorflow-gpu 1.8 4.问题 5.作者的话 0.说在前面终于又到周末了，大家周末快乐...今天主要分享一下TensorFlow新版gpu版本在win10上安装的问题版本 Win10+PyCharm Cuda9.2 cuDNN7.1 tensorflow-gpu1.8 点击公众号右下角合作转载...解压cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1.zip，将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹，CUDA默认安装目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU...Computing Toolkit\CUDA\v9.2 3.tensorflow-gpu 1.8 【安装】注：目前tensorflow还不能支持cuda9.2，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装...下载地址： https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU/cuda92cudnn71sse2

1.1K3 0

GPUDockerfile实例：tensorflow-gpu

tensorflow 与cuda对应版本 ubuntu 1604.py3 Dockerfile FROM scratch ADD ubuntu-xenial-c...

6031 0

不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...方法二：卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三：正在探讨中，找到了再补充在这个博客中还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu：我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044...K40c, pci bus id: 0000:05:00.0 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a:.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU

1.8K3 0

安装与卸载tensorflow-gpu

安装到Anaconda：安装：pip install tensorflow-gpu==1.2.1 pip uninstall tensorflow-gpu==1.2.1 安装与卸载keras同样：安装

5013 0

Tensorflow-gpu的安装+pycharm

activate tensorflow 前面就会有出现一个括号（tensorflow）在最前面这就表明了进入了环境安装tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu...或 conda install tensorflow-gpu=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../simple tensorflow-gpu==1.3.0 在安装完之后输入 pip list 检查是否安装上 4.在pycharm中配置环境打开pycharm 选择add 选取Anaconda3...__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功...若成功则输出 tf version: 2.0.0 use GPU True （第一次时间程序运行时间可能很长，请耐心等待）

2691 0

使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比显卡：GTX 1066...GPU ?...简单测试：GPU比CPU快5秒补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况在跑的时候可以让加些选项： with tf.Session(config=tf.ConfigProto...(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时...以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.9K1 0

使用Anaconda搭建TensorFlow-GPU环境

tensorflow | 1.1.0 | conda | linux-ppc64le, linux-64, osx-64, win-64 anaconda/tensorflow-gpu...osx-64 : TensorFlow helps the tensors flow jjhelmus/tensorflow-gpu...marta-sd/tensorflow | 1.2.0 | conda | linux-64 marta-sd/tensorflow-gpu...Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary: TensorFlow is a machine... 5.2 安装 conda install --channel https://conda.anaconda.org/nehaljwani tensorflow-gpu

4.6K11 0

Ubuntu 16.04 Cuda8.0 tensorflow-gpu

更新源之后,要进行upgrade] [11.07.2016 更新可能出现的错误] [10.16.2016 更新] ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu...storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU...Install from sources" below. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu

9673 0

Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-gpu

Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-GPU1.8 0.导语这是18年的最后一个工作日，为了这篇文章耗费了半天的时间来琢磨！...1.驱动 1.1 检查配置深度学习GPU环境之前，首先了解一下自己的GPU是否是CUDA-capable！.../deviceQuery 如果显示GPU相应信息，则成功！...5.Tensorflow-GPU 5.1 版本版本：tensorflow-gpu-1.8 5.2 安装直接输入: conda install tensorflow-gpu==....最后发现，直接输入pip就可以了，所以上述换成： pip install tensorflow-gpu==. 两者区别是，cond安装会更新包，pip则不会！

3.3K4 0

TensorFlow-gpu和opencv安装详细教程

TensorFlow-gpu 1.安装Anaconda 进入官网(https://www.anaconda.com/) – get started- Install Anaconda Individual...Edition- DownLoad- 选择对应版本，这里选择window python3.7 64位，然后一路安装，记得加环境变量 2.打开Anaconda Prompt 执行 pip install tensorflow-gpu...3.执行 pip list 查看tensorflow-gpu 版本 ?...opencv-pyhton 执行pip install opencv-contrib-python 总结到此这篇关于TensorFlow-gpu和opencv安装详细教程的文章就介绍到这了,更多相关...TensorFlow-gpu和opencv安装内容请搜索ZaLou.Cn

7361 0

tensorflow-gpu安装及问题解决

最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练，发现需要安装cuda 9.0版本才可以，因为tensorflow默认的就是cuda 9.0，为了减少对tensorflow源码进行重构的时间，...repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda-9-0 不过安装完成之后，发现tensorflow-gpu...这个问题在官网上看到的是tensorflow-gpu 1.8.0的问题，于是升级到1.9.0，再次实验，果然顺利成功。如上图。

6421 0

ubuntu系统使用Anaconda安装tensorflow-gpu环境

一、环境配置版本信息：安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，...环境：（1）基于python3.6创建一个名为py36的环境 conda create -n py36 python=3.6.12 （2）激活环境： conda activate py36 3、安装tensorflow-gpu...2.2.0: pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、安装CUDA 10.1：...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false：（1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装

2K1 0

卸载tensorflow-cpu重装tensorflow-gpu操作

问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。...BUG2 ImportError: DLL load failed:找不到指定模块网上找的很多答案都不符合，后来才发现！！！...然后删除了C:/ProgramFiles/NVIDIA GPU Computing Toolkit 在此之前只安装了VS2013，因此也重新安装了VS2017 重新安装CUDA10.0，检查环境变量有没有修改成功...如果是gpu版本： 1、激活tensorflow：activate tensorflow-gpu 2、输入：pip uninstall tensorflow-gpu 3、Proceed（y/n）:y 以上这篇卸载...tensorflow-cpu重装tensorflow-gpu操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

4.3K2 1

Tensorflow-gpu 运行在 cpu 母机的问题

tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了，但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢？...如果是 tensorflow-gpu 的镜像，正常来说应该是需要 GPU 的，但是有可能用户想要运行在 CPU 上呢？...虽然需求是不太合理的，既然使用了 tensorflow-gpu 就应该运行在 GPU 上，不然跑在 CPU 上干啥呢？...目前的调度逻辑，对于此类任务，会被调度到只有 CPU 的机器上，而这些机器不仅没有安装 CUDA 的库，并且也没有使用 nvidia-docker，那么在 import tensorflow 的时候，这类 GPU...的镜像就必然找不到 CUDA 的库，从而报错了。

5203 0

tensorflow 资源汇总-docker 运行 tensorflow-gpu on nvidia support

tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录：使用image启动容器命令： docker run --name="YaoXu-Test-tensorflow-gpu" --gpus all -...it -p 8881:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称： docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu...YaoXu-Test-tensorflow-gpu-8881 Docker 参考链接： https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support ...（docker gpu support） https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?...ConfigureInstallation TensorFlow 创建自定义 op 教程： https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/tensorflow-op-customize.html GPU

5052 0

1.3 centos7源码编译tensorflow-gpu版

失败后的查错很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。...tensorflow已经更新到1.13版，官方的linux安装文件采用的是glibc2.23，而centos只支持到glibc2.17，所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错...准备NCCL nccl是tensorflow gpu版必须的，现在版本2.4.2，下载地址：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download 下载后应该是...cuda，cudnn， nccl 安装位置以及版本不能有错，在配置的过程中一定要指定正确，尤其是nccl 一定要查看安装位置，不然配置过程会找不到的。不需要的选项不要选择，配置过程一定要正确。

2.1K2 0

mnist手写数字识别（TensorFlow-GPU）------原理及源码

本文主要是对mnist手写数据集这中的迷糊数字进行识别，在Softmax Regression基础上建立了一个较为简单的机器学习模型。

5.5K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭