python - 为什么在安装conda之后Tensorflow无法识别我的GPU？

Question

我是深度学习的新手，最近两天我一直在徒劳地尝试在我的PC中安装tensorflow-gpu版本。我避免安装CUDA和cuDNN驱动程序，因为由于众多兼容性问题，一些在线论坛都不建议这样做。由于我之前已经使用过python的conda发行版，因此我按照在其官方网站https://anaconda.org/anaconda/tensorflow-gpu上编写的conda install -c anaconda tensorflow-gpu进行了购买。
但是，即使在全新的虚拟环境中安装了gpu版本(为避免与基本环境中pip安装的库可能发生冲突)，出于某种神秘的原因，tensorflow甚至都无法识别我的GPU。
我运行了一些代码段(在anaconda提示符下)以了解它无法识别我的GPU:-
1。

>>>from tensorflow.python.client import device_lib
        >>>print(device_lib.list_local_devices())
                    [name: "/device:CPU:0"
                device_type: "CPU"
                memory_limit: 268435456
                locality {
                }
                incarnation: 7692219132769779763
                ]

如您所见，它完全忽略了GPU。
2。

>>>tf.debugging.set_log_device_placement(True)
    >>>a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
2020-12-13 10:11:30.902956: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This 
TensorFlow 
binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU 
instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
>>>b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
>>>c = tf.matmul(a, b)
>>>print(c)
tf.Tensor(
[[22. 28.]
[49. 64.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

在这里，应该通过显示 Executing op MatMul in device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0(如此处所示: https://www.tensorflow.org/guide/gpu)来指示它与GPU一起运行，但是没有类似的东西存在。我也不知道第二行后面的消息是什么意思。
我也在网上搜索了几种解决方案，包括此处，但是几乎所有问题都与第一种手动安装方法有关，自从每个人都推荐这种方法以来，我还没有尝试过。
我不再使用cmd了，因为从基本环境中卸载tensorflow-cpu后，环境变量以某种方式弄乱了，并且在重新安装时，它与anaconda提示符完美配合，但与cmd完美配合。这是一个单独的问题(也是普遍存在的)，但我提到它是为了在这里发挥作用。我将gpu版本安装在全新的虚拟环境中，以确保全新安装，并且据我了解，仅对于手动安装CUDA和cuDNN库需要设置路径变量。
我使用的卡:-(已启用CUDA)

C:\WINDOWS\system32>wmic path win32_VideoController get name
Name
NVIDIA GeForce 940MX
Intel(R) HD Graphics 620

我当前正在使用的Tensorflow和python版本:-

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.3.0'

Python 3.8.5 (default, Sep  3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

系统信息:Windows 10家庭版，64位操作系统，基于x64的处理器。
任何帮助将非常感激。提前致谢。

Answer 1

当前conda install tensorflow-gpu安装tensorflow v2.3.0，并且不安装conda cudnn或cudatoolkit软件包。手动安装它们(例如，使用conda install cudatoolkit=10.1)似乎也不能解决问题。
一种解决方案是安装tensorflow的早期版本，该版本的确会安装cudnn和cudatoolkit，然后使用pip进行升级

conda install tensorflow-gpu=2.1
pip install tensorflow-gpu==2.3.1

(2.4.0使用cuda 11.0和cudnn 8.0，但是截至2020年12月16日，cudnn 8.0不在anaconda中)
编辑:也请参阅@ GZ0的答案，该答案链接到具有单行解决方案的github讨论