Конфигурация Conda Идеи по устранению ошибок Tensorflow-gpu

TensorFlow

Мало знаний, большой вызов! Эта статья участвует в "Необходимые знания для программистов«Творческая деятельность

Раньше конфигурация среды глубокого обучения была относительно гладкой, и я думал, что на этот раз проблем не возникнет. Итак, до полудня статус был такой: написать строку инструкции, вырезать, чтобы посмотреть видео какое-то время, а потом сократить и написать строку инструкции после просмотра...

В итоге с настройкой в ​​виртуалке в этот раз все же немного повозились, и окончательно она решилась ранним утром (обсессивно-компульсивное расстройство, невозможность заснуть, пока дела не сделаны), а потом я спал в компании впервые в жизни.

Теперь разберитесь с идеями решения проблем следующим образом, чтобы разбудить будущие поколения (плачет).

PS: Цель этой статьи — «завершить весь процесс настройки», проверить, успешно ли выполнена конфигурация (в том числе успешно ли установлен tf, можно ли правильно определить GPU), и, если установка не удалась, идея проверки возможного местоположения проблемы.

Let's go!

Проверьте, успешна ли конфигурация

  1. Запустите python в текущей виртуальной среде

  2. Проверьте, прошла ли установка Tensorflow успешно:

    import tensorflow as tf
tf.__version__  #注意version前后各两条下划线
#若输出版本号，则Tensorflow安装成功

  3. Проверьте, может ли Tensorflow найти GPU:

    tf.config.list_physical_devices()
#r如果输出的列表中，有元素device_type='GPU'，则Tensorflow-gpu正常

    или используйте следующий код напрямую:

    tf.config.list_physical_devices('GPU')
#如果输出非空列表，则Tensorflow-gpu正常

Если вышеперечисленные 3 шага выполнены правильно, вы можете нажать «Нравится» и выйти сейчас, в противном случае, пожалуйста, читайте дальше.

Устранение неполадок конфигурации

  1. Если вы установили Tensorflow в системной среде, обязательно прочитайте эту статью:

    Чтобы просмотреть версию системы CUDA, вы можете использовать две инструкции, nvcc -V и nvidia-smi, в то время как CUDA имеетruntime apiиdriver api, результат запроса nvcc -V соответствует первому, а результат запроса nvidia-smi соответствует второму. Конкретные различия между ними заключаются в следующем:

    у-у-у. Краткое описание.com/fear/evil report 5335708…

    При установке Tensorflow вы должны обратиться кruntime apiВерсия.

  1. Убедитесь, что версии Tensorflow/CUDA/cuDNN совпадают:

    Нажмите на ссылку ниже, чтобы сравнить рекомендуемую версию установки с версией, которую вы установили самостоятельно:

    Woohoo.tensorflow.org/install/search…

  2. Проверьте, успешно ли прошла установка CUDA:

    tf.test.is_built_with_cuda()    #本行代码依旧在python中执行
#如果输出的布尔值为True，则Tensorflow与CUDA的匹配没有问题

  3. Проверьте, успешно ли прошла установка cuDNN:

    image.png

Выше я надеюсь, что это может помочь вам.

Категории