如何配置我的 jupyter notebook，以便它在使用 keras 时使用可用的 GPU？

问题描述

我搜索了解决方案并使用 pip 安装了 tensorflow-gpu。

tf.config.list_physical_devices('GPU')

此代码返回一个空列表。 []

You can see I have 2 GPUs but none of them are being used when I am doing image processing(CNN) with keras.

我是新手，所以不明白到底出了什么问题。请帮我配置，以便我可以使用我的 GPU 进行处理。我正在使用 Windows 10 64 位 Python-3.8.7。 按照建议，我尝试在 python 终端上导入 tensorflow，但出现以下错误：

import tensorflow as tf

2021-02-13 22:52:17.253841: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cudart64_110.dll”； dlerror: cudart64_110.dll 未找到 2021-02-13 22:52:17.266384: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] 如果你的机器上没有设置 GPU，请忽略上面的 cudart dlerror。

当我尝试列出 GPU 时，紧接着是： tf.config.list_physical_devices('GPU')

2021-02-13 22:57:17.390319：我 tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] 未创建 XLA 设备，未设置 tf_xla_enable_xla_devices 2021-02-13 22:57:17.749790：我 tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] 成功打开动态库 nvcuda.dll 2021-02-13 22:57:18.937838：我 tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1720] 发现设备 0 具有以下属性： pciBusID：0000:01:00.0 名称：GeForce MX150 计算能力：6.1 coreClock：1.5315GHz coreCount：3 deviceMemorySize：2.00GiB deviceMemoryBandwidth：44.76GiB/s 2021-02-13 22:57:18.966071: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cudart64_110.dll”； dlerror: cudart64_110.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.974209: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cublas64_11.dll”； dlerror: cublas64_11.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.981154: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cublasLt64_11.dll”； dlerror: cublasLt64_11.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.988826: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cufft64_10.dll”； dlerror: cufft64_10.dll 未找到 2021-02-13 22:57:18.996411: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“curand64_10.dll”； dlerror: curand64_10.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.002563: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cusolver64_10.dll”； dlerror: cusolver64_10.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.009636: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cusparse64_11.dll”； dlerror: cusparse64_11.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.018025: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] 无法加载动态库“cudnn64_8.dll”； dlerror: cudnn64_8.dll 未找到 2021-02-13 22:57:19.025064：W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1757] 无法打开某些 GPU 库。如果您想使用 GPU，请确保正确安装了上述缺失的库。请按照 https://www.tensorflow.org/install/gpu 上的指南下载和设置您的平台所需的库。 跳过注册 GPU 设备... []

解决方法

Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 此错误消息表示 Tensorflow-gpu 需要 CUDA 11

Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'; dlerror: cudnn64_8.dll not found 此错误消息表示需要 cuDNN 8 才能运行 Tensorflow-gpu 版本。

安装正确的版本 CUDA 和 cuDNN，并按照 here 中提到的说明在 Windows 操作系统上设置 GPU 支持。