我安装了tensorflow gpu 2.10，运行良好。我错误地决定升级到2.11，而不知道它在windows中不支持gpu。所以我卸载了它并重新安装了tensorflow gpu 2.10。问题是现在它不检测我的gpu了。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, BatchNormalization
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_built_with_gpu_support())上面的代码给出了输出：
可用GPU数量：0 2.10.0正确
因此，代码检测到我有TF内置GPU支持，但它没有检测到它。我的GPU是GTX960M与CUDA 12.0和CuDNN 8.7。
1条答案
按热度按时间f5emj3cl1#
下面是一个解决方案（可能不是最佳方案，但确实是一个解决方案）。
它是这两个站点的混合：
https://towardsdatascience.com/setting-up-tensorflow-gpu-with-cuda-and-anaconda-onwindows-2ee9c39b5c44
https://www.tensorflow.org/install/source_windows
第一个可以工作，但它会留给您一个较旧版本的Tensorflow。
新配置应为：
算法为：
1.安装Anaconda（如果尚未安装）
1.转到Anaconda提示符，并写入：
就是这样，希望它能起作用（它对我起作用了）。
记得每次你想使用tf-gpu环境时激活它。