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list_local_device tensorflowがgpuを検出しない

  1. インストール済みのGPUバージョンのTensorflowを確認する方法はありますか？
  2. ！nvidia-smi

2017年12月18日（月）23:58:01

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.90                 Driver Version: 384.90                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1070    Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| N/A   53C    P0    31W /  N/A |   1093MiB /  8105MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1068      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           599MiB |
|    0      2925      G   compiz                                       290MiB |
|    0      3611      G   ...-token=11A9F5872A56620B72D1D5DF707CF1FC   200MiB |
|    0      5786      G   /usr/bin/nvidia-settings                       0MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

しかし、ローカルデバイスのリストを検出しようとすると、CPUのみが検出されました。

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

[name: "/cpu:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 3303842605833347443
]

GPUまたはKerasにTensorflowを使用するには、何か他のものを設定する必要がありますか？

tensorflowkerastensorflow-gpu
5
kim jake

Tensorflowのgpuバージョンにはpip install tensorflow-gpuまたはconda install tensorflow-gpuを使用します。 keras-gpu conda install -c anaconda keras-gpuコマンドを使用している場合、テンソルフローgpuバージョンが自動的にインストールされます。これらのコマンドを実行する前に、通常のtensorflowをアンインストールしたことを確認してください。

2
9113303

Tensorflowを使用する簡単な方法は次のとおりです。

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

Kerasの場合：

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
1
Marco Visibelli

Tensorflow-gpuを構成するには、これが必要になる場合があります Shell 。

Tensorflow-gpuを確認する場合は、これを実行できます。

import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
  a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
  b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
  c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(c)

公式ドキュメント： GPUの使用 。

0
dxf

私は同じ問題を抱えていますが、このページのすべてが私の問題を解決できませんでした。 display adapterを更新することにしました。この方法に従ってください：

Control Panel>Device Manager>display adapter>Right click>Update Driver

その後、コンピュータを再起動する必要がありますが、それが問題の原因だけではないことを考慮する必要があります。

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hamed baziyad