python - tensorflow gpu 测试通过——但我没有安装 cuDNN

Question

Windows10-pro，单 RTX 2080 Ti。我是 TensorFlow 的新手。

我刚刚安装了 tensorflow-gpu，版本 2.1.0，python 3.7.7。Cuda 编译工具，版本 10.1，V10.1.105。没有什么自编译的。而且我还没有安装cuDNN，也没有注册。所有安装都是标准的，没有任何自编译。

tensorflow.org 文档指出使用 GPU 需要 cuDNN。但我的 GPU 使用测试似乎通过了。例如， tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')返回[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')].

看来我应该只安装 cuDNN 而不再失眠。但我仍然想知道我是否使用 GPU，所以我更喜欢能够失败的测试。

是否有真正的测试来查看安装是否会使用 GPU？

标签： pythontensorflowgpu

Answer 1

在 NVIDIA GPU 计算工具包中，可以验证 cuDNN 的安装，在 windows 系统上，转到

C:\Programming Files\NVIDIA GPU computing Toolkit/CUDA\v10.0\include\

open cudnn.h 

要成功利用 Tensorflow-GPU，需要 CUDA 和 cuDNN。tf.keras.layers.GRU一些 Tensorflow 库（例如 Keras GRU 层）采用了 cuDNN 的功能。

检查TensorFlow 站点中提供的这些示例以了解 GPU 利用率。