StyleGAN 图像生成不起作用，TensorFlow 看不到 GPU答案

【问题标题】：StyleGAN image generation doesn't work, TensorFlow doesn't see GPUStyleGAN 图像生成不起作用，TensorFlow 看不到 GPU
【发布时间】：2020-03-30 15:24:28
【问题描述】：

重新安装 Ubuntu 18.04 后，我无法再使用 StyleGAN 代理生成图像。我得到的错误信息是InvalidArgumentError: Cannot assign a device for operation Gs_1/_Run/Gs/latents_in: {{node Gs_1/_Run/Gs/latents_in}}was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.

我有 CUDA 10.1，我的驱动程序版本是 418.87。 conda 环境的 yml 文件可用here。我使用 pip 安装了 tensorflow-gpu==1.14。

Hereyopu 可以找到我用来生成图像的 jupyter notebook。

如果我按照建议使用命令检查可用资源

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

我得到了答案

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 7185754797200004029
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 18095173531080603805
physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"
, name: "/device:XLA_CPU:0"
device_type: "XLA_CPU"
memory_limit: 17179869184
locality {
}
incarnation: 10470458648887235209
physical_device_desc: "device: XLA_CPU device"
]

非常欢迎任何有关如何解决此问题的建议！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning gpu

【解决方案1】：

可能是因为 TensorFlow 正在寻找 GPU:0 来分配设备进行操作，而您的图形单元的名称实际上是 XLA_GPU:0。

您可以尝试在打开会话时使用软放置，以便 TensorFlow 在运行时使用任何现有的 GPU（或任何其他支持的设备，如果不可用）：

#  using allow_soft_placement=True
se = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True))

【讨论】：

感谢您的提示。不幸的是，这并没有解决问题。
对不起！您是否尝试过将 TensorFlow 降级到旧版本以检查问题是否来自此？
我尝试使用 tensorfflow-gpu==1.12 但没有帮助。
对不起！现在看了一堆关于这个问题的东西，你是否也尝试过安装 cuDNN (docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html)？
好的！如果你使用的是 conda 环境，GitHub 上的一些人建议卸载 TensorFlow 的 pip 版本（pip uninstall tensorflow-gpu），然后安装 conda 版本（conda install -c anaconda tensorflow-gpu）。你也试过吗？