Python Tensorflow 2.4.0尽管使用兼容版本,但未检测到GPU
我最近从TensorFlow1.x-gpu迁移到TensorFlow2。但是TF不再识别GPU了。 我使用Spyder和非蟒蛇解释器。我使用pip来管理我的包。操作系统是Windows10。GPU是GTX 1660 Ti,因此它确实支持CUDAPython Tensorflow 2.4.0尽管使用兼容版本,但未检测到GPU,python,python-3.x,tensorflow,Python,Python 3.x,Tensorflow,我最近从TensorFlow1.x-gpu迁移到TensorFlow2。但是TF不再识别GPU了。 我使用Spyder和非蟒蛇解释器。我使用pip来管理我的包。操作系统是Windows10。GPU是GTX 1660 Ti,因此它确实支持CUDA Py版本——Python 3.7 当前TF版本--2.4.0 当前CUDA版本--11.1 当前CUDNN版本--8.0.4.30 -我已按照此处的规定复制了提取后的所有CUDNN DLL-- -还添加了所有必要的路径变量。我已经安装了Visual
- Py版本——Python 3.7
- 当前TF版本--2.4.0
- 当前CUDA版本--11.1
- 当前CUDNN版本--8.0.4.30
导入火炬
torch.cuda.CUU当前设备()
Out[2]:0
火炬.cuda.装置(0)
出[3]:
torch.cuda.device_count()
Out[4]:1
torch.cuda.get_设备_名称(0)
输出[5]:“GeForce GTX 1660 Ti”
torch.cuda.U是否可用()
Out[6]:对
当您导入tensorflow时,终端上会打印一个日志,请在您的问题中包括。添加了它,感谢您的建议,这不是整个日志,它应该提到所有cuda libsI尝试增加日志级别的内容,这就是我训练一个基本模型并显示完整日志的全部内容,因为导入tensorflow不足以说明问题所在,除非它是一个已知的问题,并且有一个已知的解决方案。
NVIDIA SMI output :-
C:\WINDOWS\system32>nvidia-smi
Tue Feb 9 17:08:11 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 461.40 Driver Version: 461.40 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name TCC/WDDM | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 166... WDDM | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 76C P0 26W / N/A | 273MiB / 6144MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 15272 C+G ...n64\EpicGamesLauncher.exe N/A |
| 0 N/A N/A 16500 C ...iles\Python37\pythonw.exe N/A |
+-----------------------------------------------------------------------------+
nvcc --version :-
C:\WINDOWS\system32>nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_12_20:54:10_Pacific_Daylight_Time_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
Build cuda_11.1.relgpu_drvr455TC455_06.29190527_0
tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None)
Out[9]: False
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL']='3'
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'
>>> import tensorflow as tf
2021-02-09 18:10:16.489113:Itensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
2021-02-09 18:10:16.558283: I tensorflow/core/platform/cloud/gcs_file_system.cc:804] GCS cache max size = 0 ; block size = 67108864 ; max staleness = 0
2021-02-09 18:10:16.562188: I .\tensorflow/core/platform/cloud/ram_file_block_cache.h:64] GCS file block cache is disabled
2021-02-09 18:10:16.565031: I tensorflow/core/platform/cloud/gcs_file_system.cc:844] GCS DNS cache is disabled, because GCS_RESOLVE_REFRESH_SECS = 0 (or is not set)
2021-02-09 18:10:16.568337: I tensorflow/core/platform/cloud/gcs_file_system.cc:874] GCS additional header DISABLED. No environment variable set.
import torch
torch.cuda.current_device()
Out[2]: 0
torch.cuda.device(0)
Out[3]: <torch.cuda.device at 0x222be69a8c8>
torch.cuda.device_count()
Out[4]: 1
torch.cuda.get_device_name(0)
Out[5]: 'GeForce GTX 1660 Ti'
torch.cuda.is_available()
Out[6]: True