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tensorflow，tensorflow-gpu无法识别GPU

TensorFlow 无法识别 GPU 可能是由于多种原因造成的

1. 确保已正确安装 CUDA 和 cuDNN

TensorFlow 需要 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库才能使用 GPU。请确保已按照 NVIDIA 官方文档 和 cuDNN 官方文档 的说明正确安装了这些库。

2. 检查 GPU 是否可用

在命令行中运行以下命令以检查 GPU 是否可用：

代码语言：javascript
复制
nvidia-smi

如果看到类似以下的输出，说明 GPU 可用：

代码语言：javascript
复制
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 465.19.01    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           Off  | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
| N/A   35C    P8    29W / 149W |      0MiB / 11441MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

3. 设置环境变量

确保已设置正确的环境变量。在 Linux 或 macOS 上，可以在 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 文件中添加以下内容：

代码语言：javascript
复制
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

在 Windows 上，可以在系统环境变量中设置这些路径。

4. 安装 TensorFlow GPU 版本

确保已安装 TensorFlow GPU 版本。可以使用以下命令安装：

代码语言：javascript
复制
pip install tensorflow-gpu

或者，如果你使用的是 Anaconda，可以使用以下命令：

代码语言：javascript
复制
conda install -c anaconda tensorflow-gpu

5. 验证 TensorFlow 是否能识别 GPU

运行以下 Python 代码以验证 TensorFlow 是否能识别 GPU：

代码语言：javascript
复制
import tensorflow as tf

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

如果输出大于 0 的数字，说明 TensorFlow 已成功识别 GPU。

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