Я запускаю tenorflow 1.8.0, установленный pip -install tensorflow-gpu с CUDA 9.0 и cuDNN 7.1.4 в Windows 10, и я пытался заставить tenorflow работать с моей видеокартой NVIDIA GeForce GTX 860M. Я использую IDLE для запуска и написания кода.
Когда я запускаю любой код, он работает только на моем процессоре. Некоторый пример кода, который я запускаю, пока я не смогу запустить его на моем графическом процессоре, чтобы выполнить учебные пособия по тензорному потоку MNIST:
import tensorflow as tf
# Initialize two constants
x1 = tf.constant([1,2,3,4])
x2 = tf.constant([5,6,7,8])
# Multiply
result = tf.multiply(x1, x2)
# Intialize the Session
sess = tf.Session()
# Print the result
print(sess.run(result))
# Close the session
sess.close()
Когда я запускаю это, я получаю, что это не удалось создать ошибку сеанса:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.
Поэтому я добавил следующие строки в начало кода
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1'
и теперь код работает успешно с правильным выводом
[ 5 12 21 32]
но он работает только на моем процессоре, и когда я пытаюсь выполнить следующие команды в командной строке IDLE,
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
выход
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 1631189080169918107
]
Я попытался перезагрузить компьютер, деинсталлировать и переустановить tensorflow-gpu и удалил другие версии CUDA, которые я ранее установил, но я не могу заставить свою программу распознавать мою видеокарту NVIDIA, и я нашел ее, и это поддерживаемая карта.
Что еще я могу сделать, чтобы мой код распознавался и запускался на моей видеокарте?
