azure - Tensorflow gpu 似乎无法在 Azure 机器学习 GPU 计算上运行

Question

我是 Azure 机器学习新手，所以我希望一切顺利。我使用 GPU 类型的新计算实例创建了新的 Jupyter 笔记本

但是运行时

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

来自 tensorflow docs ，我得到数字 0 - 当检查我拥有的设备时，它只是一些 CPU

[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]
[LogicalDevice(name='/device:CPU:0', device_type='CPU')]

有什么想法吗？在这里做什么？

看起来 PyTorch 一切正常，正在运行

import torch
torch.cuda.is_available()

返回真

软件包版本是:

• tensorflow 2.4.0
• tensorflow GPU 2.1.0
• keras 2.3.1

Answer 1

我相信问题出在你安装 tensorflow 的方式上。看看一些例子 here .

有关各种 Azure GPU 配置的信息可以在此处找到:https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes-gpu

为了了解您的作业如何使用底层 CPU/GPU 资源，我们最近在实验 UI 中发布了集成计算性能指标，我们可以将客户列入白名单。这些传统上已经存在于 Azure 监视器(您在下面使用的 View )中，但现在可以由数据科学家通过其运行指标直接使用。