Python Tensorflow gpu运行问题

与：

• Tensorflow gpu 2.0.0
• Windows 10环境
• NVIDIA GTX 1050 gpu
• cuda 10.0和相应的cudnn 7.6.5

我遵循TF gpu的官方TF文档，并尝试创建和安装一个简单的CNN模型（在.py文件中，我尝试使用jupyter，但内核总是死掉），但我得到了以下结果：

2020-02-06 23:57:14.420911: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
2020-02-06 23:57:16.081396: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll
2020-02-06 23:57:16.861094: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1050 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.493
pciBusID: 0000:01:00.0
2020-02-06 23:57:16.861492: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dlopen_checker_stub.cc:25] GPU libraries are statically linked, skip dlopen check.
2020-02-06 23:57:16.862290: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1746] Adding visible gpu devices: 0
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
2020-02-06 23:58:14.322053: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2020-02-06 23:58:14.324900: F tensorflow/stream_executor/lib/statusor.cc:34] Attempting to fetch value instead of handling error Internal: failed to get device attribute 13 for device 0: CUDA_ERROR_UNKNOWN: unknown error

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有人知道如何让TFGPU 2.0.0正常运行吗？我已经用2.1.0进行了测试，但问题似乎仍然存在。

为了Stackoverflow社区的利益，在Github中提供了解决方案

使用以下组合安装

Tensorflow\u GPU:2.1.0

已解决

CUDA\u错误\u未知的问题


Python版本：3.7.6
编译器：MSVC 2017
中大：10.1
cuDNN:7.6.5

为了Stackoverflow社区的利益，请参考针对windows和。
的测试生成配置，在此处提供解决方案，即使它存在于Github中

使用以下组合安装
Tensorflow\u GPU:2.1.0
已解决
CUDA\u错误\u未知的问题


Python版本：3.7.6
编译器：MSVC 2017
中大：10.1
cuDNN:7.6.5

如前所述，请参阅windows和。
在我的案例中，限制GPU内存工作

在代码前添加以下内容：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

在我的例子中，限制GPU内存是有效的，如前所述

在代码前添加以下内容：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

这是一篇老文章，但问题是一样的。他们推荐一种不同的安装方法。但这似乎是为了解决cpu问题而不是获取设备和cuda_unknown_错误，不是吗？问题已经解决，你可以在这里找到更多详细信息，这是一篇旧文章，但问题是一样的。他们建议使用不同的安装方法。但这似乎是为了解决cpu问题，而不是获取设备和cuda_unknown_错误，不是吗？问题已经解决，您可以在这里找到更多详细信息