Python 尽管安装了所有先决条件，TensorFlow仍未使用GPU

我已经安装了CUDA 11.0、cuDNN 8.0.5（适用于CUDA 11.0）和tensorflow gpu 2.4.1。在Windows10Pro下。 我正在使用以下代码检查安装：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(tf.version)
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print()
print(tf.config.list_physical_devices())
print()
print(device_lib.list_local_devices())

import numpy as np
import tensorflow as tf
tf.debugging.set_log_device_placement(True)

for i in range(100):
    a = tf.constant(np.random.randn(1000, 1000))
    b = tf.constant(np.random.randn(1000, 1000))
    c = tf.matmul(a, b)
    print(c[465][266])

输出似乎表明TensorFlow看到了GPU：

真的

[物理设备（名称='/物理设备：CPU:0'，设备类型='CPU'）

PhysicalDevice（名称='/physical_设备：GPU:0'，设备_类型='GPU'）]

[名称：“/device:CPU:0”设备类型：“CPU”内存限制：268435456 地点{}化身：279105922589511936，名称：“/device:GPU:0” 设备类型：“GPU”内存限制：3173331764位置{总线id:1
链接{}化身：12842674850440179486物理设备描述： 设备：0，名称：NVIDIA Quadro M1200，pci总线id:0000:01:00.0， 计算能力：5.0“]

路径中的相关条目

：

C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包\CUDA\v11.0\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包\CUDA\v11.0\extras\CUPTI\libx64

C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包\CUDA\v11.0\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU计算工具包\CUDA\v11.0\libnvp

以下是

CUDA_路径

（虽然可能没有必要，因为我将cuDNN的.dll、.h和.lib文件复制到了CUDA的相应目录中）：

C:\cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39\cuda\bin

然而，当我训练卷积神经网络时，CPU负载几乎达到100%，而GPU负载保持在0%。 要使TensorFlow使用GPU，我需要做什么

更新： 我尝试了以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(tf.version)
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print()
print(tf.config.list_physical_devices())
print()
print(device_lib.list_local_devices())

import numpy as np
import tensorflow as tf
tf.debugging.set_log_device_placement(True)

for i in range(100):
    a = tf.constant(np.random.randn(1000, 1000))
    b = tf.constant(np.random.randn(1000, 1000))
    c = tf.matmul(a, b)
    print(c[465][266])

输出（部分显示）清楚地表明TensorFlow相信它正在使用GPU：

在设备中执行op MatMul

/作业：本地主机/副本：0/任务：0/设备：GPU:0正在执行操作 在设备/作业中：localhost/replica:0/任务：0/设备：GPU:0执行操作

设备/作业中的磁盘：本地主机/副本：0/任务：0/设备：GPU:0 tf.张量（48.741279799952544，shape=（），dtype=float64）

---

但是，

NZXT-Cam

仅显示CPU使用情况。当我使用

Zoom

时，它确实显示了GPU的利用率，因此

NZXT-Cam

没有问题。看起来TensorFlow认为它在使用GPU，而实际上它并没有这样做…

你在这里执行了所有的事情吗？@SırrıKırımlıoğlu我使用了其他来源，但是的，我认为我做了所有事情。此外，列出的部分代码正是他们建议的验证。好的，它显示了GPU。可能没什么问题。我检查您的GPU是否与cuda兼容。那么，也许是环境变量？@SırrıKırımlıoğlu我遵循了指示。

PATH

和

CUDA\u PATH

都设置好了。你看起来很有经验，我只是想检查一下，因为这个问题看起来有点毫无意义。当我尝试自己，它只是工作良好。我要投票表决这个问题，希望有人能帮忙。