Python docker中的tensorflow图像是否使用GPU？

我怀疑我的docker是否使用GPU

我的桌面有GeForce 2060 super和Ryzen 5 3600

我用tensorflow实现了CNN。 每个图像的大小为20到50 kB

当我只使用CPU时，每个历元花费23秒（大约95ms/步）。 另一方面，当我在docker中使用tensorflor gpu jupyter图像时， 每个历元花费21秒（约83毫秒/步）。 我的docker命令如下

docker run --gpus all --rm -p 8888:8888 -v $PWD/CNN:/tf/notebooks tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

我听说GPU把它加速了5到10倍， 但对我来说没有

我的docker使用GPU吗

FYR。我用下面的命令检查了nvidia

docker run --gpus all --rm nvidia/cuda nvidia-smi

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如果主机系统配置正确，Docker的官方TensorFlow映像将启用GPU（）。您应该使用

-gpu

标记提取图像

最简单的检查方法：使用或

nvidia smi-l 10

检查主机系统中的GPU使用情况

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请注意，要启用GPU支持，您应该已经安装了带有命令nvidia smi-l 10的

，它在运行python时显示了“内存使用率7884Mib/7981，GPU Util 4%”。GPU工作吗？嗯。。。我不知道。如此多的内存分配无疑是某种情况发生的迹象，但GPU的使用率很低。可能是由于未充分利用或您在空闲周期内进行了检查。我强烈建议安装nvtop并在那里进行检查，因为它将显示正在使用GPU的进程，因此您肯定会知道它是否工作。我尝试启动nvtop，结果显示无法初始化nvidia nvml:驱动程序/库版本不匹配。我认为这会导致gpu无法正常工作。我将重新安装nvidia并重试。