Как мне настроить мой ноутбук jupyter так, чтобы он использовал доступный графический процессор при работе с keras?

Я искал решения и установил tensorflow-gpu с помощью pip.

tf.config.list_physical_devices('GPU')

Этот код возвращает пустой список. []

Как видите, у меня 2 графических процессора, но ни один из них не используется, когда я обрабатываю изображения (CNN ) с keras.

Я новичок в вещах, поэтому не понимаю, что именно не так. Пожалуйста, помогите мне настроить, чтобы я мог использовать свой графический процессор для обработки. Я работаю с 64-битной Windows 10, Python-3.8.7. Как было предложено, я попытался импортировать тензорный поток на терминал Python и получил следующую ошибку:

import tensorflow as tf

2021-02-13 22: 52: 17.253841: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cudart64_110.dll; dlerror: cudart64_110.dll не найден 13.02.2021 22: 52: 17.266384: I tensorflow / stream_executor / cuda / cudart_stub.cc: 29] Игнорируйте приведенную выше ошибку cudart dlerror, если на вашем компьютере не установлен графический процессор.

После этого, когда я попытался перечислить графические процессоры: tf.config.list_physical_devices('GPU')

2021-02-13 22: 57: 17.390319: I tensorflow / compiler / jit / xla_cpu_device.cc: 41] Не создаются устройства XLA, tf_xla_enable_xla_devices не настроен 2021-02-13 22: 57: 17.749790: I tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 49] Успешно открыта динамическая библиотека nvcuda.dll 13.02.2021 22: 57: 18.937838: I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc: 1720] Найдено устройство 0 со свойствами: pciBusID: 0000 : 01: 00.0 имя: GeForce MX150 computeCapability: 6,1 coreClock: 1,5315 ГГц coreCount: 3 deviceMemorySize: 2,00 ГБ deviceMemoryBandwidth: 44,76 ГБ / с 2021-02-13 22: 57: 18.966071: W tensorflow / stream_executor /platform/default/dso_loader.cc:60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cudart64_110.dll; dlerror: cudart64_110.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 18.974209: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cublas64_11.dll; dlerror: cublas64_11.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 18.981154: W tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cublasLt64_11.dll; dlerror: cublasLt64_11.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 18.988826: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cufft64_10.dll; dlerror: cufft64_10.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 18.996411: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку curand64_10.dll; dlerror: curand64_10.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 19.002563: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cusolver64_10.dll; dlerror: cusolver64_10.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 19.009636: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cusparse64_11.dll; dlerror: cusparse64_11.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 19.018025: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 60] Не удалось загрузить динамическую библиотеку cudnn64_8.dll; dlerror: cudnn64_8.dll не найден 13.02.2021 22: 57: 19.025064: W tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc: 1757] Невозможно открыть несколько библиотек графического процессора. Пожалуйста, убедитесь, что недостающие библиотеки, упомянутые выше, установлены правильно, если вы хотите использовать графический процессор. Чтобы узнать, как загрузите и установите необходимые библиотеки для вашей платформы. Пропуск регистрации устройств с графическим процессором ... []