TensorFlow не видит Cuda
Установил CUDA toolkit и CUDNN, добавил в PATH, но данная функция все равно возвращает False.
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())
Пользуюсь JupyterNotebook из дистрибутива Anaconda. ОС - Windows 11. CUDA v11. CUDNN v8.7.
Команда nvcc -V в PowerShell работает, выводит версию CUDA.
Ответы (2 шт):
Долго мучился с похожей проблемой. Переустановил всё что можно и CUDA, и Python, и библиотеки, и разные версии всего, что только можно. В итоге на одном сайте, нашёл информацию как проверить версию установленного драйвера CUDA https://russianblogs.com/article/8204984484/. Если кратко, то в трее двойным щелчком открываете настройки Nvidia
Затем в левом нижнем углу нажимаем информация о системе
[
Переходим на вкладку Компоненты и смотрим версию драйвера CUDA
Поскольку я не так давно обновился, то отображается стоит 12.0. И видимо поэтому при установке более ранней CUDA tensorflow не запускался. После этого скачал и установил CUDA Toolkit 12.0 и tensorflow начал нормально видеть GPU.
Чтобы убедиться, что TensorFlow успешно интегрирован с CUDA, необходимо выполнить некоторые дополнительные действия. Сначала убедитесь, что вы имеете доступ к правильной версии CUDA и CUDNN. Затем убедитесь, что пути к CUDA и CUDNN указаны в переменных окружения PATH. Затем проверьте, что вы используете правильную версию Python и что правильные библиотеки установлены для вашей версии Python. Если используется Anaconda, необходимо использовать CUDA совместимую версию Anaconda.
Если после выполнения вышеупомянутых действий функция tf.test.is_built_with_cuda() все еще возвращает False, то вам необходимо проверить версию TensorFlow. Вам нужна версия TensorFlow, оптимизированная для CUDA, доступная только в версиях выше 1.10. Последняя версия TensorFlow с учетом CUDA на данный момент является 2.2.0. Попробуйте обновить TensorFlow до последней версии и проверить результат.