我正在学习TensorFlow，但是我无法使它在TensorFlow 1.2.1中使用GPU而不是CPU。我的笔记本电脑配备了一款NVIDIA GTX 850M显卡，兼容CUDA 5.0。CUDA Toolkit已安装最新版本。cuDNN也已安装最新版本。我按照这里所示的设置环境变量：https://nitishmutha.github.io/tensorflow/2017/01/22/TensorFlow-with-gpu-for-windows.html。如果我通过cmd提示符安装最新版本的TensorFlow： "pip install tensorflow-gpu"，那么TensorFlow就无法识别我的GPU，并且表现得好像我没有GPU：“Device mapping: no known device”。相反，如果我通过“pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl”来安装TensorFlow，则一切正常。有人知道为什么最新版本的TF会这样吗？
TensorFlow无法使用GPU
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- Mysterry
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你怎么知道它没有使用GPU？ - Camron_Godbout
当我使用 "with tf.device("/gpu:0"):" 强制指定GPU时，它告诉我找不到这样的设备。如果我使用CPU做同样的事情，一切都正常工作。此外，log_device_placement日志确认它使用了cpu:0。 - Mysterry
也许有另一个tensorflow（非GPU版本）位于优先路径上？在我的情况下，之前运行的“python setup.py install --user”似乎搞砸了一些东西。 - dasWesen
1个回答
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在最新版本的Tensorflow中，您可以通过以下方式检查GPU的可用性：
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
is_cuda_gpu_available = tf.test.is_gpu_available(cuda_only=True)
is_cuda_gpu_min_3 = tf.test.is_gpu_available(True, (3,0))
tf.test.is_gpu_available将在未来的版本中被移除。更新说明：请使用tf.config.list_physical_devices('GPU')代替。
- user11530462
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