TensorFlow: Use GPU 使用GPU运行TensorFlow
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了TensorFlow: Use GPU 使用GPU运行TensorFlow相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 硬件要求：NVIDIA® GPU card with CUDA® Compute Capability 3.5 or higher.See the list of CUDA-enabled GPU cards .
e.g. NVIDIA GeForce 930M是
软件要求：
一些建议：
设备管理器 -> GPU 右键 属性 -> Driver 栏 -> Update Driver
安装： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
Download cuDNN v7.6.1 (June 24, 2019), for CUDA 10.0
All versions here
将CUDA, CUPTI, cuDNN 路径 加到 系统环境变量PATH 中。
Terminal command：
教程： https://www.jianshu.com/p/64b94a6a7e98
conda activate [env_name]
先卸载 tensorflow (cpu)： pip uninstall tensorflow
再安装 tensorflow-gpu 1.13.1： pip install tensorflow-gpu==1.13.1
或安装 tensorflow-gpu 2.0.0-beta1: pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1
明明有GPU, 为什么会返回False呢？
往上看错误信息：
之后在Terminal中运行成功：
PyCharm: Configure a Conda virtual environment
PyCharm: Setting an existing project interpreter
最后终于在PyCharm中运行成功啦：
Reference:
https://www.tensorflow.org/install/gpu
https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu
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以上是关于TensorFlow: Use GPU 使用GPU运行TensorFlow的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Tensorflow 不使用 GPU，发现 xla_gpu 不是 gpu