Tensorflow 1.15无法检测带有Cuda10.1的gpu

Question

我已经安装了tensorflow 2.2.0和tensorflow 1.15.0(由pip install tensorflow-gpu==1.15.0提供)。tensorflow 2安装在Anaconda 3的基本环境中，而tensorflow 1安装在单独的环境中。

tensorflow 2.2.0可以通过简单的测试识别gpu：

if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))

//output: Default GPU Device: /device:GPU:0

但tensorflow 1.15.0无法检测到gpu。

我的系统环境是python + cuda 10.1 + vs 2015。

Answer 1

这可能与TF、Cuda和CuDNN的版本兼容性有关。This post对此进行了彻底的讨论。

Answer 2

tensosflow版本1.15.0到1.15.3 (最新版本)都是针对Cuda 10.0编译的。将cuda 10.1降级到cuda 10.0解决了这个问题。

还要注意python版本。建议为特定的python版本安装tensorflow .whl文件(在https://nero-mirror.stanford.edu/pypi/simple/tensorflow-gpu/中列出)。至于安装，请参阅How do I install a Python package with a .whl file?

Answer 3

TensorFlow1.15要求使用CUDA10.0，但我通过使用Anaconda安装以下包来使其与CUDA10.1一起工作：cudatoolkit ( 10.0 )和cudnn (7.6.5)。所以，在运行

conda install cudatoolkit=10.0
conda install cudnn=7.6.5

tensorflow 1.15能够找到并使用GPU (使用cuda 10.1)。

PS:我知道你的环境是基于Windows的，但这个问题在谷歌上弹出，因为同样的问题发生在Linux上(我在那里测试了这个解决方案)。在Windows上可能也很有用。