想用gpu加速出现这样的报错是什么情况，装的tensorflow版本是2.3.0

Question

想用gpu加速出现这样的报错是什么情况，cuda版本 是10.2 ，装的tensorflow版本是2.3.0

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的信息，看起来您在尝试利用GPU运行TensorFlow和PyTorch时遇到了一些问题。这里有几个可能的原因和相应的解决步骤。

首先，让我们看看您的输出：

1. 您的系统似乎检测到了一个CUDA版本为10.2的GPU，并且PyTorch能够正确地识别到它。
2. 然而，当您尝试使用TensorFlow检查GPU可用性时，它返回False，并且tf.config.list_physical_devices('GPU')返回一个空列表，这意味着TensorFlow没有找到任何GPU设备。

这可能是由于以下几个原因：

• TensorFlow与CUDA版本不兼容：TensorFlow 2.3.0可能不完全支持CUDA 10.2，建议您更新TensorFlow到最新稳定版（例如2.8.x），以确保与CUDA 10.2兼容。

• 环境配置问题：有时候TensorFlow可能会忽略GPU，特别是在多GPU环境中，或者如果没有正确设置CUDA环境变量。您可以尝试设置CUDA相关环境变量，例如CUDA_HOME、PATH和LD_LIBRARY_PATH。

• TensorFlow内部错误：有时TensorFlow可能无法正确初始化GPU，这可能是因为驱动程序问题或其他硬件故障。

为了解决这个问题，您可以按照以下步骤操作：

1. 更新TensorFlow到最新稳定版本。您可以使用pip进行升级：

   pip install --upgrade tensorflow
   

2. 如果问题依然存在，确保已安装了正确的CUDA和CuDNN版本，并且环境变量已经设置好。您可以在TensorFlow官方文档中查看所需的CUDA和CuDNN版本：https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations

3. 为了确认环境变量设置正确，您可以尝试运行以下Python代码来验证：

   import os
   print(os.environ.get('CUDA_HOME'))
   print(os.environ.get('PATH'))
   print(os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH'))
   

4. 如果您有多块GPU，确保TensorFlow只连接到您想要使用的那块GPU。您可以通过以下方式指定：

   import tensorflow as tf
   gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       try:
           # Restrict TensorFlow to only use the first GPU
           tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
           logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
           print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")
       except RuntimeError as e:
           # Visible devices must be set before GPUs have been initialized
           print(e)
   

5. 最后，再次尝试在TensorFlow中检查GPU可用性：

   import tensorflow as tf
   print("Tensorflow version:", tf.__version__)
   print("GPU available:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
   

如果以上步骤都不能解决问题，那么可能是硬件问题或者驱动程序的问题，您可能需要检查GPU驱动程序是否是最新的，并确保它们与CUDA版本兼容。您还可以考虑重新安装TensorFlow和相关的CUDA/CuDNN组件。