尽管安装了tensorflow-gpu，但不使用GPU进行计算

Question

我的计算机安装了以下软件：Anaconda (3)、TensorFlow (GPU) 和 Keras。Anaconda 虚拟环境有两种，一种是 TensorFlow for Python 2.7，一种是 3.5，都是 GPU 版本，按照 TF 指令安装。（我之前在单独的环境中安装了 CPU 版本的 TensorFlow，但我已将其删除。）

当我运行以下命令时：

source activate tensorflow-gpu-3.5
python code.py

并检查nvidia-smi它仅显示 Python 的 GPU 内存使用量为 3MiB，因此看起来 GPU 并未用于计算。（code.py是一个用 Keras 实现的简单深度 Q 学习算法）

有什么想法可能会出问题吗？

Answer 1

Windows 上的 TensorFlow

我花了几个小时才修复 Windows 上的 TensorFlow 安装问题，所以总结如下：

检查 TensorFlow-gpu 是否正常工作（使用此代码）：

with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

要检查可用 CPU 或 GPU 的列表（使用此代码）：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")

使用 CUDA 和 cuDNN 在 Windows 上安装 Tensorflow GPU

指南概述

• 在您的计算机上安装 Nvidia 的卡以及驱动程序
• 下载并安装 CUDA
• 下载并“安装”cuDNN
• 卸载 Tensorflow，安装 Tensorflow GPU
• 更新系统上的%PATH%
• 验证安装

指南完整详细信息

• 安装-tensorflow-gpu-windows-cuda-cudnn
• 如何在 Windows 上安装并运行启用 GPU 的张量流

确保

• 为了完成任务，您已经卸载了tensorflow并且只安装了tensorflow-gpu。
• 根据您的项目设置从 pip 和 conda 环境中卸载 TensorFlow，然后仅安装 TensorFlow-gpu
• 设置 PATH 变量后，请确保注销或重新启动系统。

希望这有帮助:))