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tensorflow - TensorFlow在Windows上检测不到GPU是什么原因

问题描述

我已经在配备 NVIDIA GTX 1080 显卡的机器上安装了 CUDA 9.0。当我运行命令时nvcc --version，我得到：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:32_Central_Daylight_Time_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

但是我已经尝试了 TensorFlow 官方网站上的步骤来安装支持 GPU 的 TF，但它仍然使用 CPU。

我试过pip安装和Anaconda安装，结果都是一样的。没有人能够检测到 GPU，然后我在网上尝试了许多其他教程，他们能够检测到 GPU，但我没有。

可能是什么原因，新的GPU版本的TF有什么变化吗？如果是，那么安装具有 GPU 支持的 TF 的最新文档是什么，如果不是，那么我做错了什么。

谢谢！

Update1 ： ​​Tensorflow 真的很浪费我的时间。非常烦人，起初我决定从源代码构建 TF，将它与 CUDA 10 一起使用，但在 Windows 10 和 Ubuntu 18.04 操作系统上我都无法成功构建它。所以我放弃了，然后我决定使用 CUDA 9.0，Ubuntu 18.04 不支持，所以我回到了 windows，但即使 TF 的预建库仍然无法正常工作，真的很烦人。

不知道为什么TF还在使用CUDA 10.0已经正式发布的CUDA 9.0，而TF仍然不支持Python 3.7？很神奇不是吗？与 MS Build Tools 2015 相同，2017 已经存在，还有更多工具。TF 依赖旧版本的工具，这给一些人带来了很多问题，他们必须卸载仍在使用的新版本，这很烦人...

更新2： nvidia-smi输出：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 417.71       Driver Version: 417.71       CUDA Version: 9.0      |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1080   WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 27%   35C    P8     8W / 180W |    498MiB /  8192MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1264    C+G   Insufficient Permissions                   N/A      |
|    0      2148    C+G   ...0108.0_x64__8wekyb3d8bbwe\HxOutlook.exe N/A      |
|    0      4360    C+G   ...mmersiveControlPanel\SystemSettings.exe N/A      |
|    0      7332    C+G   C:\Windows\explorer.exe                    N/A      |
|    0      7384    C+G   ...t_cw5n1h2txyewy\ShellExperienceHost.exe N/A      |
|    0      8488    C+G   ...dows.Cortana_cw5n1h2txyewy\SearchUI.exe N/A      |
|    0      9704    C+G   ...osoft.LockApp_cw5n1h2txyewy\LockApp.exe N/A      |
|    0     10588    C+G   ...al\Google\Chrome\Application\chrome.exe N/A      |
|    0     10904    C+G   ...x64__8wekyb3d8bbwe\Microsoft.Photos.exe N/A      |
|    0     12608    C+G   ...DIA GeForce Experience\NVIDIA Share.exe N/A      |
|    0     13000    C+G   ...241.0_x64__8wekyb3d8bbwe\Calculator.exe N/A      |
|    0     14668    C+G   ...ng4wbp0\app\DellMobileConnectClient.exe N/A      |
|    0     17628    C+G   ...2.0_x64__8wekyb3d8bbwe\WinStore.App.exe N/A      |
|    0     18060    C+G   ...oftEdge_8wekyb3d8bbwe\MicrosoftEdge.exe N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

标签： tensorflowgpu

解决方案

我终于弄清楚了问题所在。这可能对其他人有帮助这是 TF 1.12 的一个错误，我已经删除并重新安装了 TF 1.11，它能够检测 GPU。

给TF团队的一些建议：

  • 在发布新版本之前，请确保它在所有操作系统系统中都可以正常工作，并且没有任何错误（我反对的这种错误实际上是一个非常低级的错误）
  • 还请刷新您的第三方库以支持最新版本，例如：CUDA 10，我已经安装在我的机器上，但由于安装了TF，我退回到了9.0；恼人的。VS 2015、Python 3.7 以及 and and ... 也是如此。
  • 请更新文档，无论是从源代码安装还是构建，都必须清楚地描述所有内容，需要什么，安装什么，如何构建所有需要的工具和实用程序必须清楚地描述。在文档中，我发现从源代码构建 TF 非常容易，但实际上并非如此，在那里我发现了很多错误，因此我无法从源代码构建。

到目前为止，我发现 TF 是最烦人的框架，构建和安装。TF 非常敏感，无论是在构建还是安装过程中发生错误的概率都非常高。

祝你好运！！

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