无法将 GPU 与 Tensorflow 一起使用

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【中文标题】无法将 GPU 与 Tensorflow 一起使用【英文标题】:Cannot use GPU with Tensorflow 【发布时间】:2017-03-07 04:51:41 【问题描述】:

我已经使用 CUDA 7.5 和 cuDNN 5.0 安装了 tensorflow。我的显卡是具有 2.1 功能的 NVIDIA Geforce 820M。但是,我收到此错误。

Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce 820M, pci bus id: 0000:08:00.0) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
Device mapping: no known devices.

有没有办法在 2.1 功能上运行 GPU? 我在网上搜了一下发现是cuDNN需要这个能力,那么安装较早版本的cuDNN可以让我使用GPU吗?

【问题讨论】:

你说的没错,Geforce 820M 是计算能力 2.1 的 GPU。我有理由确定所有版本的 cuDNN 都需要 >= 3.0 的计算能力,因此您的问题的答案似乎是“否”。根据Wikipedia 的规范,这款 GPU 是低端的,如果得到支持,相对于现代 CPU 可能不会提供太多加速(我很惊讶 NVIDIA 直到 2014 年才推出基于 Fermi 的 GPU)。 我也有同样的问题!你是怎么做到的?? 安装tensorflow-cpu 【参考方案1】:

tensorflow-gpu 需要具有 3.0 或更高计算能力的 GPU 才能进行 GPU 加速,这从 tensorflow 的第一个版本开始就是如此。

cuDNN 还需要计算能力为 3.0 或更高的 GPU,但从 cuDNN 的第一个版本开始。

【讨论】:

以上是关于无法将 GPU 与 Tensorflow 一起使用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow能不能gpu cpu 一起训练

使用 GPU 而不是 CPU 与 Keras 和 Linux 的 Tensorflow 后端

将 Keras 和 Tensorflow 与 AMD GPU 结合使用

tensorflow-gpu与cuda 关系

TensorFlow——tensorflow指定CPU与GPU运算

无法使用 V100 GPU 运行分布式 TensorFlow