Python 无法在Anaconda环境中使用GPU

我想在Linux上使用GPU和Anaconda环境。 我应该已经调整了每个模块的版本，但它不起作用。 Cuda和cuDNN使用conda安装。 每个模块和驱动程序的版本如下所示：

・GPU:RTX 2070 SUPEER ・操作系统：LinuxMint19.3Tricia（Ubuntu 18.04） ・Nvidia驱动程序：435.21

# conda list tensorflow
tensorflow                2.1.0           gpu_py37h7a4bb67_0
tensorflow-base           2.1.0           gpu_py37h6c5654b_0
tensorflow-estimator      2.1.0              pyhd54b08b_0
tensorflow-gpu            2.1.0                h0d30ee6_0

# conda list cudnn
cudnn                     7.6.5                cuda10.1_0

# conda list cudatoolkit
cudatoolkit               10.1.243             h6bb024c_0

我可以通过输入以下命令来查看GPU

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

当我运行训练脚本时，我得到以下错误

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:  Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
         [[node conv1d_3/convolution ......

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如何使其正常工作？

根本原因：缺乏硬件资源

解决方法： Fresh安装了TF2.0并运行了一个简单的Minst教程，一切正常，打开另一个笔记本，试图运行，但遇到了这个问题

我退出了所有笔记本电脑，重新启动了Jupyter，只打开了一个笔记本电脑，并成功运行了它。问题似乎是内存或在GPU上运行多个笔记本

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更多阅读。

您是如何安装

cudnn

？这可能与版本和系统上现有软件包之间的不兼容有关。如果可能，请描述您是如何安装

tensorflow

GPU版本的。感谢您的回复！我使用以下命令安装了tensorflow/cuda/cudnn

conda install tensorflow=2.1.0=GPU37H7A4BB67_0

。您想具体使用版本

tensorflow=2.1.0

，还是只想让它运行？您是否可以尝试创建一个新环境（例如，

conda create--name newENV python=3.7

，我希望您使用

python3

）并尝试

conda install tensorflow gpu

，让我知道

tensorflow

是否能够识别gpu。我只想让它运行。当我按照您教给我的方式尝试时，GPU会显示以下命令（'device_lib.list_local_devices（）'），但在运行脚本时，我遇到了相同的错误。安装keras gpu或scikit learn是否会产生负面影响？要调试此问题，我强烈建议您：1。创建一个新的conda环境2。重新安装

conda install tensorflow gpu

3。运行此测试：

tensorflow.config.list\u physical\u devices（“GPU”）

如果错误仍然发生，我认为您的包在

conda

之外存在一些问题。