Keras 不使用 GPU - 如何排除故障？

Posted 2023-02-23

【中文标题】Keras 不使用 GPU - 如何排除故障？

【英文标题】：Keras does not use GPU - how to troubleshoot?

【发布时间】：2018-10-25 02:35:19

【问题描述】：

我正在尝试在 GPU 上训练一个 Keras 模型，使用 Tensorflow 作为后端。

我已经按照https://www.tensorflow.org/install/install_windows 设置好了一切。这是我的设置：

我正在虚拟环境中的 Jupyter 笔记本中工作。 当前 virtualenv 环境已安装tensorflow-gpu。 我安装了 CUDA 9.1 和用于 CUDA 9.1 的 cudaDNN。 cuDNN64_7.dll 位于可通过 PATH 变量访问的位置。 我的计算机上有一个 NVIDIA GeForce GTX 780 和最新的驱动程序。

但是，Tensorflow 没有看到任何可用的 GPU：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality 

incarnation: 5275203639471190827
]

Keras 两者都没有：

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()

[]

我该如何调试呢？如何找出问题所在？

【问题讨论】：

您是否按照安装手册中的说明执行了验证 CUDA 和 cuDNN 安装正确的步骤？

呃，我用的是 CUDA 9.1 而不是 CUDA 9.0。也许这就是原因。将切换到 9.0 并重试。

【参考方案1】：

检查nvcc -V 和

nvidia-smi

看看它是否显示我们的gpu。

假设你的 cuda cudnn 并且一切都检查好了， 你可能只需要 1.卸载keras 2. 卸载张量流 3.卸载tensorflow-gpu 4.只安装tensorflow-gpupip install tensorflow-gpu==1.5.0 5. 立即安装 Keras。

我遵循了这些步骤，现在 keras 使用了 gpu。

希望它在一定程度上有所帮助。