Python 3.x Nvidia smi不显示任何进程

我在用Tensorflow做一个小案子。 安装版本：tensorflow（版本1.13.1），tensorflow gpu==1.13.1，cuda10.0，cudnn7.4，windows10，gpu:740M，兼容性：3.5

当我运行代码检查GPU是否用于加速进程时出现问题，

nvidia smi

，未找到正在运行的进程

以下是我的部分代码：

class DQN():
    # DQN Agent
    def __init__(self, env):
        self.replay_buffer = deque()
        self.time_step = 0
        self.epsilon = INITIAL_EPSILON
        self.state_dim = env.observation_space.shape[0]  
        self.action_dim = env.action_space.n            

        # Init session
        import os
        os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= "0,1,2"
        config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True,device_count = {'GPU': 3} )
        config.gpu_options.allow_growth = True
        config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
        self.session = tf.InteractiveSession(config = config)
        self.create_Q_network()
        self.create_training_method()
        self.session.run(tf.global_variables_initializer())

        # loading networks
        self.saver = tf.train.Saver()
        global summary_writer
        summary_writer = tf.summary.FileWriter('~/car_logs',graph=self.session.graph)

我使用

log\u device\u placement

记录设备的状态，我可以得到结果。从显示的日志来看，GPU似乎成功地用于此过程？

由于我使用了self.session=tf.InteractiveSession（config=config），我想所有的操作都将在这个会话中运行。但为什么即使是GPU的进程也不会显示在nvidia smi上

当程序运行时，我不断地调用`nvidia-smi``，但得到的结果是相同的。我知道在wdmm模式下可能不会显示内存使用情况，但我想进程应该在那里。

如果它在我的GPU上成功运行，我应该如何检查它

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谢谢你

垫片驱动程序允许docker nvidia smi在不修改任何内容的情况下显示正确的流程列表

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请参阅：

垫片驱动程序允许docker nvidia smi在不修改任何内容的情况下显示正确的流程列表

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