Tensorflow不使用GPU
我目前正在尝试训练一个聊天机器人，更具体地说是这个。但是，当我开始训练聊天机器人时，它使用了我100%的CPU和大约10%的GPU。有人知道为什么吗。
我已经安装了tenorflow-gpu，并确保我有正确的CUDA和cuDNN版本。我还确保我没有安装基本的tenorflowpip包。我的GPU也有最新的英伟达驱动程序。我也尝试过卸载和重新安装我所有的驱动程序，CUDA，cuDNN，tensorflow gpu和它所有的依赖和python本身-它都不工作。
我可以创建一个python脚本，并使用tf.device（'/gpu:0'）包含并使用它创建一个没有问题的图形，因此它肯定在检测GPU，但似乎没有利用它。
运行sess=tf时。tf.ConfigProto（log_device_placement=True））我得到以下输出：
2019-05-22 16:47:00.168170:IC:\tf\u jenkins\workspace\rel win\M\windows gpu\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu\u feature\u guard.cc:137]您的cpu支持此tensorflow二进制文件未编译为使用的指令：AVX AVX2
2019-05-22 16:47:00.433514:IC:\tf\u jenkins\workspace\rel win\M\windows gpu\PY\36\tensorflow\core\common\u runtime\gpu\gpu\device.cc:1105]找到了具有以下属性的设备0：
名称：GeForce GTX 1060，具有Max-Q设计主修：6小修：1记忆锁定率（GHz）：1.48
pciBusID：0000:01:00.0
总内存：6.00GiB自由内存：4.97GiB
2019-05-22 16:47:00.450094:IC:\tf\u jenkins\workspace\rel win\M\windows gpu\PY\36\tensorflow\core\common\u runtime\gpu\gpu\u device.cc:1195]创建tensorflow设备（/device:gpu:0）-
设备映射：
/作业：本地主机/副本：0/任务：0/设备：GPU:0-
2019-05-22 16:47:01.391802:ic:\tf\u jenkins\workspace\rel win\M\windows gpu\PY\36\tensorflow\core\common\u runtime\direct\u session.cc:297]设备映射：
/作业：本地主机/副本：0/任务：0/设备：GPU:0-
共有1个答案
您的GPU设置似乎没有任何问题（特别是如果您可以确认在训练时GPU的使用量比不训练时多，例如使用nvidia smi）
然而，请注意，您的GPU不一定会成为培训中的瓶颈，这意味着一些仅使用CPU的密集计算（如数据增强）可能会太慢，以至于GPU得不到充分利用。
我建议您分析一下您的培训代码，看看是什么占用了所有的CPU资源。
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问题内容： 我使用keras版本2.0.0和tensorflow版本0.12.1构建了docker 镜像的gpu版本https://github.com/floydhub/dl- docker 。然后，我运行了mnist教程https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py，但意识到keras没有使用GPU。以下是
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问题内容： 我正在尝试使用pip安装： 我究竟做错了什么？到目前为止，我使用Python和pip都没有问题。 问题答案： 我发现这终于奏效了。 编辑1：这已在Windows（8、8.1、10），Mac和Linux上进行了测试。更改python3以python根据你的配置。如果你使用的是Python 2.x，请更改py3为py2url。 编辑2：如果有人需要，请列出不同版本：https : //st
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我必须在我正在做的课程中使用tensorflow，所以我尝试安装它，但结果总是出错。我尝试了不同的方法，通过将Anaconda Navigator左上角的“应用程序打开”按钮改为tf，我离安装tensorflow更近了一步。结果是下一个 顺便说一下，我用的是Spyder 4.1.5和python 3.8.5 64位。 有人知道怎么解决这个问题吗？我将非常感谢你的帮助。谢谢！
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我在我的Ubuntu 19.04笔记本电脑上使用设置了TensorFlow。所有依赖项，如CUDA，CUDNN都安装并工作。但是，当导入TensorFlow并检查给我False。我尝试过完全卸载和重新安装TensorFlow，这不起作用。输出： 2019-06-27 14:06:18.359739： I tenstorflow/core/平台/cpu_feature_guard.cc:142]您的
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我正在尝试创建和训练一个CNN模型。但每次我运行代码时，tensorflow并没有使用GPU，而是使用CPU。我已经安装了tensorflow的最新版本。附上以下详细信息。 在运行时，我得到以下带有警告消息的输出。（平台：VS代码） 2021-07-28 15:35:13.163991： W tenstorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:337]
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如何在Python 3.6 x64中使用TensorFlow GPU版本而不是CPU版本？ Python正在使用我的CPU进行计算 我可以注意到，因为我有一个错误： 您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译使用的指令：AVX2 我已经安装了tensorflow和tensorflow gpu。 如何切换到GPU版本？