前排提示
先用pip檢查一下pytorch是不是gpu版本（后面不帶cpu字樣）
（后面又有一次用不了了，結(jié)果換了pytoch的版本就直接好了?。。?/strong>）
安裝pytorch和tensorflow時，有可能會替換掉你當(dāng)前的pytorch，建議裝完這兩個再裝一次pytorch并檢查?。?！
前情提要
最近換了新電腦，顯卡是4060，就覺得跑深度學(xué)習(xí)沒什么問題，結(jié)果tensoflow配置好后用不了GPU加速，讓我頭疼了很久。因為現(xiàn)在tensorflow新版已經(jīng)取消了gpu和cpu版本的區(qū)別，所以網(wǎng)上關(guān)于統(tǒng)合版tensorflow (>2.0)的教程很少，一般都是tensorflow_gpu版本。今天終于解決了，如果有遇到以下問題的同學(xué)們可以參考一下：
測試代碼
用來測試自己能否使用GPU
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
下面的代碼可以報錯，讓你知道問題在哪，推薦先使用下面這段代碼：
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)
問題列表
- 找不到GPU/可用GPU數(shù)量為0
首先是顯卡驅(qū)動，CUDA toolkit ，cuDNN工具的安裝，需要按照自己的CUDA版本和顯卡配置去安裝，首先檢查這三個，并設(shè)置好環(huán)境變量PATH。
在英文版的tensorflow官網(wǎng)主頁有一條額外的注釋：
Caution: TensorFlow 2.10 was the last TensorFlow release that supported GPU on native-Windows.Starting with TensorFlow 2.11, you will need to install TensorFlow in WSL2 or install tensorflow-cpu and , optionally, try the TensorFlow-DirectML-Plugin
省流：本地windows目前只支持2.10.0及以下版本??！（如果要使用GPU的話）
所以只要uninstall你的tensorflow并且下載這個版本就行啦
pip install tensorflow==2.10.0
- 在更換版本后（可能會出現(xiàn)tensorflow_intel和其他包沖突，本人目前暫未遇到問題），報錯缺少dll文件
Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found
上面的dll文件名可能有所不同，可能是curpase什么的，先在你的cuda toolkit文件夾的bin中搜索該dll的前半部分。
例如我缺少curpase64_11.dll 我搜索該文件夾下curpase64發(fā)現(xiàn)有curpase64_12.dll文件，則將這個文件復(fù)制并將12改成11.
若搜索發(fā)現(xiàn)沒有同前綴文件，就去萬能dll網(wǎng)站下載
到此本人的問題解決
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-607686.html
磕磕絆絆
- 在一開始我覺得是我第一點出錯了，就卸載了conda等等，因為出現(xiàn)更新conda自身時有charset包無限報錯等等
- 后面轉(zhuǎn)去谷歌的colab云平臺跑代碼了，有梯子還挺快的
- 安裝tensorflow建議不要用conda命令安裝，除非按照conda官方的步驟（可能會挺好用也不好說），使用pip
- tensorflow用來實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法很方便，tensorflow+keras實現(xiàn)簡單深度學(xué)習(xí)模型也很簡單，有機(jī)會可以出個實現(xiàn)簡單分類問題的文章。
參考
[1]https://blog.csdn.net/qq_38563206/article/details/121106374
[2]https://blog.csdn.net/bragen/article/details/129131278文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-607686.html
到了這里，關(guān)于2023 最新 tensorflow安裝 找不到GPU？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
