Tensorflow图形处理器似乎无法在Azure机器学习GPU计算上工作

Question

我是Azure机器学习的新手，所以我希望我做的一切都很好。我用GPU类型的新计算实例创建了新的Jupyter笔记本

但是跑步的时候

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

从tensorflow文档中，我得到了数字0——当检查我有什么设备时，它只是一些CPU

[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]
[LogicalDevice(name='/device:CPU:0', device_type='CPU')]

你知道这是为什么吗？在这里做什么？

看起来有了PyTorch，一切都很好，正在运行

import torch
torch.cuda.is_available()

返回True

软件包版本是：

• tensorflow 2.4。0

Answer 1

我相信问题在于如何安装张量流。看看这里的一些例子。

有关各种Azure GPU配置的信息可在此处找到：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes-gpu

为了了解您的工作是如何使用底层CPU/GPU资源的，我们最近在实验UI中发布了集成的计算性能指标，我们可以将客户列入白名单。这些传统上已经存在于Azure monitor（下面使用的视图）中，但现在数据科学家可以直接使用它们的运行度量。