python - Tensorflow 没有像 Pytorch 那样检测 GPU

Question

Ubuntu 18.04，英伟达MX150，库达10.1，使用 $ pip install tensorflow 和 $ pip install tensorflow-gpu 安装 tensorflow。问题是它没有检测到 GPU，但是当尝试使用 pytorch 时它会检测到。似乎找不到问题。提前致谢。 Jupyterlab output when tried to test GPU

编辑 1 - 我已将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为 0，我能够手动检测 GPU，但 tensorflow 不能，我还没有尝试源构建选项。

Answer 1

您可以通过多种方式检查 TensorFlow 是否正在检测 GPU。请尝试以下操作并更新我将进一步更新我的答案所依据的问题。

with tf.Session() as sess:
  devices = sess.list_devices()

此外，

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

如果您能够检测到 GPU 但未设置 TensorFlow，则您的环境变量可能存在问题。有很多线程讨论如何在 SO 上为 TensorFlow 设置 GPU。

来自 this post -

1. 使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。通过设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES="1"使设备 1 可见，通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"使设备 0 和 1 可见。您可以在 python 中执行此操作，方法是在导入 os 包后添加一行 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"。

2. 与 tf.device('/gpu:2') 一起使用并创建图表。然后它将使用 GPU 设备 2 运行。

3. 使用 config = tf.ConfigProto(device_count = {'GPU': 1}) 然后 sess = tf.Session(config=config)。这将使用 GPU 设备 1。

最后，如果以上都没有解决，那就查看this GitHub issue在官方 TensorFlow repo 中。有人在这里回答说他们的问题在从源代码构建 TensorFlow 后得到解决。 Here is a link了解如何做到这一点。