如何在Tensorflow中使用GPU？
在TensorFlow中使用GPU可以通过以下步骤实现：
- 安装CUDA和cuDNN：首先，确保你的计算机上已经安装了适当版本的NVIDIA CUDA和cuDNN。这些是用于GPU计算的必要软件包。你可以从NVIDIA官方网站下载并按照它们的安装指南进行安装。
- 安装TensorFlow：接下来，你需要安装TensorFlow。你可以通过pip命令来安装TensorFlow，例如：
pip install tensorflow。确保安装的是与你的CUDA和cuDNN版本兼容的TensorFlow版本。 - 配置TensorFlow使用GPU：默认情况下，TensorFlow会自动检测并使用可用的GPU。但是，你可以通过以下方式进行手动配置：
- 创建一个TensorFlow会话：在你的代码中，首先创建一个TensorFlow会话对象，例如：
sess = tf.Session()。 - 指定GPU设备：使用
with tf.device('/gpu:0'):语句将TensorFlow操作放在GPU设备上。例如，你可以将模型的训练操作放在GPU上：with tf.device('/gpu:0'): train_op = ...。 - 运行TensorFlow操作：在你的代码中，使用
sess.run()来运行TensorFlow操作。例如：sess.run(train_op)。
- 创建一个TensorFlow会话：在你的代码中，首先创建一个TensorFlow会话对象，例如：
- 验证GPU使用情况：你可以使用TensorFlow的
tf.test.is_gpu_available()函数来验证GPU是否被成功地使用。例如：print(tf.test.is_gpu_available())。
总结起来，要在TensorFlow中使用GPU，你需要安装CUDA和cuDNN，安装TensorFlow，并在代码中配置TensorFlow会话和操作来使用GPU。这样可以加速模型的训练和推理过程，特别是对于大规模的深度学习模型来说。
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GPU可用但未使用
tensorflow、gpu
系统信息
操作系统平台和发行版: Windows 10
TensorFlow安装来源: conda install tensorflow-gpu
TensorFlow版本: 2.1
Python版本: 3.7
CUDA/cuDNN版本: Cuda 10.1.105 / cudNN v7.6.5.32
当我在来自Conda的Python终端上运行：print(tf.test.is_gpu_available())和print(tf.test.is_built_with_cuda())时，它们都使用True。如果我在VS代码上运行时检查它，也是一样的。但是当我运行nvi
浏览 0提问于2020-04-01得票数 1
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1回答
是否有方法在代码执行期间更改tensorflow上的GPU / CPU？
python、tensorflow、gpu
我有两个tensorflow (1.15.4)模型按顺序运行。第一个模型的输出将被输入到第二个模型中。有没有办法使用CPU运行第一个模型，在一个python脚本中使用GPU运行第二个模型？
为了简化它，我尝试了一个示例脚本，如下所示
import os
import tensorflow as tf
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
print(tf.test.is_gpu_available())
os.environ.pop("CUDA_VISIBLE_DEVICES")
os.environ[&
浏览 4提问于2022-03-31得票数 1
注意:这个问题最初是的，但它被要求出现在这里
主要症状:运行tensorflow时，未检测到我的图形处理器(和)。
与通常的问题不同的是，cuda似乎安装正确，并且成功地从cuda示例运行./deviceQuery ()。
我有两个图形卡：
一个旧的GTX650用于我的显示器(我不想把它和tensorflow一起使用)一个GTx1060，我想献给tensorflow
我使用：
cuda-8.0 ()cudnn-5.1.10python-2.7.12nvidia-drivers-375.26 (这是由cuda安装的，取代了我的发行版驱动程序包)
我试过了：
在tensorflow脚本中使用$
浏览 251提问于2017-02-19得票数 54
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GPU计算能力3.0，但所需的最低库达能力为3.5
python、windows、tensorflow、anaconda、gpu
我试着安装tensorflow-gpu。当我使用以下命令检查安装时
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
结果是
Ignoring visible gpu device (device: 0, name: Quadro K5100M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0) with Cuda compute capability 3.0. The minimum required Cuda capability is 3.5. => False
操作系统=
浏览 1提问于2020-06-30得票数 3
3回答
如何让tensorflow keras使用我的GPU？
python、tensorflow、tf.keras
我正在尝试使用tensorflow中的keras来训练CNN网络来进行一些图像分类。显然，在我的CPU上运行的训练非常慢，所以我需要使用我的GPU来进行训练。我在StackOverflow上发现了许多类似的问题，没有一个能帮助我让图形处理器工作，因此我单独问了这个问题。
我已经安装了一个NVIDIA GeForce gtx10603 3GB和466.47 NVIDIA驱动程序。我已经从NVIDIA网站安装了CUDA工具包(通过nvcc -V命令outputting my version11.3确认安装)，并下载了CUDNN库。我解压CUDNN文件并将其复制到C:\Program Files\N
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
1回答
TensorFlow无法使用图形处理器
python、tensorflow、gpu
我正在开始使用TensorFlow，但我不能让它使用图形处理器而不是TensorFlow 1.2.1的CPU。
我有一台配备了NVIDIA GTX 850M的笔记本电脑，它与CUDA 5.0兼容。
CUDA工具包与可用的最新版本一起安装。
cuDNN的安装版本是可用的最新版本。
我已经设置了环境变量，如下所示：
如果我在命令提示符中通过pip："pip install tensorflow- GPU“安装最新版本的TensorFlow，那么TensorFlow不能识别我的GPU，并且表现得好像我没有：‘设备映射:没有已知设备’。
如果我通过'pip install --upgr
浏览 23提问于2017-07-06得票数 3
3回答
当要求Tensorflow符合模型时崩溃
python、tensorflow、jupyter、conda
对于我来说，gpu上的Tensorflow第一个天真的问题是，假设我可以使用gpu (NVGTX1660ti)来运行tensorflow操作，而它同时运行我的监视器，这是正确的吗？只有一个gpu卡在我的个人电脑，假设它可以同时做，还是我需要一个专门的gpu为tensorflow，这是没有连接到任何显示器？
所有在ubuntu 21.10上，都设置了nvidia-工具箱，cudnn，tensorflow，tensorflow-gpu在conda env中，所有看起来都工作得很好:1 gpu可见，与cudnn 11.6.r11.6，tf版本2.8.0，python版本3.7.10都在conda e
浏览 32提问于2022-03-19得票数 0
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3回答
为什么这么低的预测率25 - 40 [秒/1]使用更快的RCNN在GPU上进行自定义对象检测？
tensorflow、machine-learning、deep-learning、object-detection
我已经训练了一个faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco模型(可用的)，用于自定义对象检测。
对于预测，我在图像上使用了对象检测演示。还检查了每一步所消耗的时间，发现sess.run一直在占用时间。
但是，在GPU上预测(3000 X 2000)像素大小(约1-2 MB )的图像需要25到40秒左右的时间。
，有人能在这里找出问题吗？
我执行了分析，链接到下载
链接到完整的
系统信息：
使用NVIDIA Tesla M60 GPU在Azure门户中创建Standard_NV6 (details )的虚拟机的培训和预测
操作系统平台和发布- Wi
浏览 1提问于2018-06-04得票数 6
1回答
ML训练过程不在GPU上
tensorflow、machine-learning、google-cloud-platform、tensorflow-gpu
我刚从AWS转到Google Cloud Platform，因为它的GPU价格更低。我按照网站上的说明创建了一个带有K80图形处理器的计算引擎实例，安装了最新版本的Tensorflow、keras、cuda驱动程序和cnDNN，一切都很顺利。然而，当我尝试训练我的模型时，训练过程仍然在CPU上进行。
NVIDIA-SMI 387.26 Driver Version: 387.26
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
Tensorflow version -1.4.1
cudnn cudnn-9
浏览 18提问于2017-12-23得票数 2
2回答
支持TensorFlow和PyTorch的GPU
tensorflow、pytorch、gpu
好吧，所以我现在做了很多深度学习项目和实习，我从来没有做过大量的训练。但是最近我一直在考虑做一些传输学习，我需要在GPU上运行我的代码。现在我有一个系统与Windows 10和一个专用的NVIDIA GeForce 9.4亿GPU。我在网上做了很多研究，但我还是有点困惑。我还没有在我的系统上安装NVIDIA工具包或cuDNN或tensorflow-gpu。我目前使用tensorflow和Py手电筒来训练我的DL模型。这是我的问题-
，当我在tf或pytorch中定义张量时，默认情况下它是一个cpu张量。所以，到目前为止，我所做的所有训练都是在CPU上进行的。所以，如果我确保安装了正确版本的Cu
浏览 5提问于2020-08-20得票数 1
2回答
如何确保tensorflow使用GPU
python、tensorflow、keras
我手动安装了CUDAV9.2和相应的cuDNN来安装tensorflow gpu，但我意识到tensorflow 1.8.0需要CUDA9.0，所以我运行
pip install tensorflow-gpu
在anaconda提示符(基本环境)中，它自动安装了CUDA9.0和相应的cuDNN。我从相同的命令提示符启动了Spyder。所以这是我在Python3.6中的代码，我使用keras和tensorflow使用8000张奇怪的图像进行训练-
# Convolutional Neural Networks
# Part 1 - Building the CNN
# Not important
浏览 2提问于2018-06-30得票数 5
3回答
停止并开始深入学习google云VM实例使tensorflow停止对GPU的识别
tensorflow、google-cloud-platform、nvidia、google-dl-platform
我正在使用谷歌云提供的预先构建的深入学习VM实例，附带了一个Nvidia tesla K80 GPU。我选择自动安装Tensorflow 2.5和CUDA 11.0。当我启动实例时，一切都很好--我可以运行：
Import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices()
我的函数返回CPU、加速CPU和GPU。类似地，如果我运行tf.test.is_gpu_available()，该函数将返回True。
但是，如果我注销，停止实例，然后重新启动实例，运行相同的代码只会看到CPU和tf.test.is_gpu_available()导致Fal
浏览 12提问于2021-06-24得票数 9
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1回答
GPU发行Tensorflow 2.4.1
python、tensorflow、gpu
我希望用我的GPU来训练一台。
我在用：
tensorboard 2.4.1
tensorboard-plugin-wit 1.8.0
tensorflow-estimator 2.4.0
tensorflow-gpu 2.4.1
cuda 11.0
cdnn 8.0.4
gpu
浏览 15提问于2021-03-14得票数 1
回答已采纳
2回答
在本地GPU上使用对象检测API，但不使用最后版本(v2.5.0)
tensorflow、gpu、object-detection-api、cudnn
我正在尝试使用我的本地GPU来训练一个EfficientDetD0模型。我已经有了一个很好的管道(比如Google )，我对其进行了一些修改，以便在本地使用它，但是每次我启动培训时都会出现一个问题。
我使用conda与cuda和cudnn一起安装TensorFlow v2.4.1，但它提供了TensorFlow v2.4.1环境，在启动培训时，Object会自动安装TensorFlow V2.5.0。因此，我的env没有使用gpu进行培训，因为cuda和cudnn正在等待TensorFlow成为v2.4.1，而不是v2.5.0。
有没有一种方法可以在v2.4.1而不是v2.5.0中获取对象检测
浏览 7提问于2021-06-29得票数 1
2回答
如何从nvidia网站直接下载cuDNN到我在GCP上的linux实例
tensorflow、google-compute-engine、ubuntu-16.04、nvidia、cudnn
我想在我的linux机器上的google云平台上安装tensorflow-gpu。我没有使用深度学习vm gcp提供的。因此，我在linux实例上安装了anaconda，现在我想安装tensorflow。我已经安装了nvidia驱动程序和cuda。可以直接下载到云实例中。但对于cuDNN，我必须将其下载到我的本地计算机中，然后将其升级到云实例中。有没有办法将该文件直接从nvidia网站下载到我的云实例？谢谢你 编辑 CUDNN_URL="developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x6
浏览 124提问于2020-03-25得票数 6
4回答
Python : tensorflow-gpu导入错误
python、tensorflow
这是一个从关于链接的下列问题中延伸出来的问题：
我正试图在我的Windows 10机器上实现tensorflow-gpu。我遵循了这个让我做的事情。我有..。
成功安装CUDA 8.0工具包
成功安装cuDNN v5.1
添加环境变量: CUDA_Home和路径变量
安装了Anaconda3 (我以前使用Anaconda3)
成功地执行了以下命令
conda创建-n tensorflow- python=3.5.2 >activate tensorflow-gpu >pip install tensorflow-gpu >activate tensorf
浏览 3提问于2018-01-03得票数 4
1回答
Windows 10 RTX 2070使用keras gpu和anaconda optimize？
python、keras、windows-10、anaconda、gpu
我最近买了一台装有windows10和rtx2070的新电脑。我安装anaconda是为了使用python和keras提供的深度学习框架。我使用anaconda navigator安装keras-gpu包。安装这个包似乎会在anaconda上安装一个"cuda-toolkit 10“和"cudnn”包。 我想知道我的gpu是否会在keras的训练中以优化的方式使用。事实上，在过去，当我安装keras gpu时，我必须自己安装microsoft community 2015和cuda toolkit 9.0/Cudnn，才能使keras gpu工作。所以，我没有犯错误似乎有点奇
浏览 17提问于2019-05-19得票数 0
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2回答
Tensorflow-GPU2.3.1无法访问GPU、NVIDIA GeForce MX150
python、tensorflow
我在Windows10中同时安装了CPU和GPU版本的tensorflow。 conda list t.*flow
# packages in environment at C:\Users\Dell\anaconda4:
#
# Name Version Build Channel
tensorflow 2.3.1 pypi_0 pypi
tensorflow-estimator 2.3.0 p
浏览 31提问于2020-10-27得票数 2
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2回答
Tensorflow 1.8GPU版本似乎没有在windows上使用GPU
python、tensorflow
我正在尝试使用来自tensorflow的Alexnet CNN，我可以训练模型，没有任何错误信息，我可以访问张卡，我可以测试没有错误的训练模型。
唯一的问题是，在培训过程中，GPU的使用率大多保持在0%，有时波动到25%，但很少。然而，我所有的CPUS都在疯狂地工作，超过90%。所以我假设它使用的是CPU而不是GPU。
这是我的装置
Windows 8.1 x64
GPU 1070 driver version 3.88
tensorflow-gpu 1.8.0
CUDA toolkit v9.0
cuDNN version 7
我可以在python中导入tensorflow，没有错误，我运行
浏览 1提问于2018-05-13得票数 1
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2回答
cuda工具包9.0没有cudnn6.0
python、tensorflow、cuda、nvidia、cudnn
尝试在windows 10上安装tensorflow gpu，从三天开始。
说：
如果使用本指南中描述的机制之一安装具有GPU支持的TensorFlow，则必须在系统上安装下列NVIDIA软件：
CUDA Toolkit 9.0。有关详细信息，请参阅NVIDIA的文档，确保在NVIDIA文档中描述的%PATH%环境变量中附加相关的Cuda路径名。
与CUDA工具包9.0相关联的NVIDIA驱动程序。
cuDNN v6.0.有关详细信息，请参阅NVIDIA的文档。请注意，cuDNN通常安装在与其他CUDA DLL不同的位置。确保将安装cuDNN DLL的目录
浏览 1提问于2018-02-18得票数 0
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