Tensorflow无法识别GPU Dell XPS 15

时间:2019-02-14 04:01:55

标签: python tensorflow anaconda gpu

我的计算机上装有Nvidia gpu和Intel gpu。我的计算机是Dell XPS15。我在anaconda环境中安装了tensforflow gpu版本。之后,我运行以下代码,并一无所获

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

然后我运行以下代码。

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

结果是,

[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 18376951021740919654]

这是什么问题?我需要启用某些功能吗? CUDA_VISIBLE_DEVICES

我按照以下步骤安装tensorflow gpu。

  1. 卸载所有NVIDIA驱动程序/软件,并从程序文件(以及x86)中删除所有NVIDIA文件

  2. 安装Visual Studio 2017

  3. 安装CUDA

  4. 下载cuDNN(再次检查版本与CUDA版本相同)

  5. 将cuDNN zip文件夹提取到桌面。打开一个新的Windows资源管理器,然后导航到C:\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ Vx.x \。现在,将下载并解压缩的cuDNN文件夹的内容复制到相应的文件夹中(来自cuDNN bin的文件进入新的Windows资源管理器bin文件夹等。)

  6. 导航到系统环境变量并编辑路径。将以下两个目录添加到您的路径中:

    • C:\ Program Files \ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ v9.0 \ bin
    • C:\ Program Files \ NVIDIA GPU计算工具包\ CUDA \ v9.0 \ libnvvp
  7. 下载并安装Anaconda

  8. 使用python 3.6设置虚拟环境

    • conda create -n [name] python = 3.6
  9. 激活虚拟环境

    • 激活[名称]
  10. 安装软件包

    • pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
    • pip install keras

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