之前装了tf，也装了cuda，环境变量也添加好了，调用tf.test.is_gpu_available()返回的也是True，可是今天再调用这个函数，返回的是False，这是为什么
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- 2018-11-08 07:30回答 5 已采纳 在 https://ask.csdn.net/questions/710166 回答你了，如果满意，请点我回答左上角的箭头和采纳。谢谢
- 2018-11-08 07:52回答 3 已采纳 GT730有好几种，一个是GT640的马甲卡，采用Kepler核心，384 CUDA Cores，叫做GK208/GK107，反正有个K，这个支持CUDA 3.0，可以跑TF（但是相当慢） 还有一个
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2022-06-27 22:20不撸先疯。的博客 docker中torch可以使用GPU，而tensorflow-gpu调用不了GPU，反复查找问题所在。 tensorflow： 三、解决方法
- 2021-12-19 17:48回答 1 已采纳 看样子应该是成功了，如果你截图之外红字里面没有Error的话 也就是这个I的位置没有变成E
- 2023-03-01 20:10回答 2 已采纳 最新版本的tensorflow就是默认是GPU训练的，如果你电脑上有合适的GPU他就默认开启GPU，如果没有GPU他就自动切到CPU，代码是一样的，不需要特别针对GPU进行开发相应的代码。
- 2020-04-15 11:09回答 1 已采纳 你这是父类调子类的方法，需要强转 FragmentManager fragmentManager= （MainActivity）context.getSupportFragmentManager();
- 2022-10-07 13:07艾斯爱佛的博客 TensorFlow调用gpu
- 2021-09-05 22:51回答 1 已采纳 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 你就一张显卡，那肯定是写个0就可以了啊，也就是默认编号为0的显卡，你指定1，2，3的话你本身又没有多显卡，那只能
- 2020-04-04 12:26回答 2 已采纳 showcount()函数属于非静态成员函数，非静态成员函数中有一个默认参数为this指针，指向本对象，所以非静态成员函数需要通过对象调用，不能通过类名。 而静态成员函数参数中没有this指针，可以
- 2022-03-08 22:36回答 1 已采纳 问题已解决，首先，传入参数是一张图片，类型确实是一个字符串,只不过类型是tstring，通过std::unique_ptrtensorflow::RandomAccessFile生成字符串。 tens
- 2021-10-27 08:19Andy_2259的博客 Tensorflow不能调用GPU 以及tensorflow报错： AssertionError: Not enough GPU hardware devices available 查看tensorflow和tensorflow-gpu版本是否和cuda要求的对应 可以到NVIDIA官网查看，也可以看我总结好的： ...
- 2022-09-16 20:34回答 1 已采纳 这个应该是在CPU上面运行的。
- 2022-09-04 11:35RayChiu_Labloy的博客 tensorflow在容器里使用宿主机GPU
- 2022-04-26 23:03一泛式的博客 tensorflow查看GPU的数量、使用GPU加速，单GPU模拟多GPU环境等
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