TensorFlow和Keras GPU使用问题
我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。
在训练模型时，它似乎没有使用GPU，因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像，而且我的gpu没有被Tensorflow拾取，因为tf.test.gpu_device_name()只显示CPU，如下面的tf.test.gpu_device_name() Tensorflow and Keras Versions in anaconda top -i output屏幕截图所示。
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-08 08:49:59
在anaconda中查看您的TensorFlow和Keras版本后，我发现缺少一个tensorflow-gpu包。看起来您只安装了TensorFlow CPU版本，而没有安装GPU版本。如果你已经安装了TensorFlow的GPU版本，那么anaconda导航器也会显示TensorFlow GPU库的元包。
这就是为什么您不能使用命令tf.test.gpu_device_name()查看图形处理器的详细信息的原因
TensorFlow图形处理器将自动加载与您的图形处理器相对应的CUDA库。由于您使用的是anaconda环境，因此请按如下方式安装GPU版本
Activate your conda environment
conda install -c anaconda tensorflow-gpu
此命令将在您的conda环境中安装TensorFlow v2.2.0。如果您需要最新的TFv2.4，请尝试使用pip在conda环境中安装特定版本
pip install tensorflow-gpu==2.4
Keras将自动安装TensorFlow 2.0版本。你可以在TensorFlow后端使用Keras库。如果你想要一个特定版本的Keras，你可以使用pip安装它。
https://stackoverflow.com/questions/65621063
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