TensorFlow 和 Keras GPU 使用问题答案

【问题标题】：TensorFlow and Keras GPU usage issuesTensorFlow 和 Keras GPU 使用问题
【发布时间】：2021-04-13 16:37:09
【问题描述】：

我正在使用现有模型来训练基于 Tensorflow 和 Keras 的 CRNN 模型。我正在使用 anaconda-navigator 来训练模型。

在训练模型时，它似乎没有使用 GPU，因为我的 GPU 使用率为 5-6%。我正在附加 top -i 命令、Nvidia Xserver 的图像，并且我的 gpu 没有被 Tensorflow 拾取，因为 tf.test.gpu_device_name() 仅显示 CPU，如下面的屏幕截图 tf.test.gpu_device_name() 所示 Tensorflow and Keras Versions in anaconda top -i output

【问题讨论】：

标签： python-3.x keras conv-neural-network tensorflow2.0 ubuntu-20.04

【解决方案1】：

在 anaconda 中查看您的 TensorFlow 和 Keras 版本后，我发现缺少一个 tensorflow-gpu 包。看起来您只安装了 TensorFlow CPU 版本而不是 GPU 版本。如果您已经安装了 GPU 版本的 TensorFlow，那么 anaconda 导航器也会显示 TensorFlow GPU 库的元包。

这就是使用命令 tf.test.gpu_device_name() 看不到 GPU 详细信息的原因

TensorFlow GPU 会自动加载与您的 GPU 对应的 CUDA 库。由于您使用的是 anaconda 环境，请按如下方式安装 GPU 版本

Activate your conda environment

conda install -c anaconda tensorflow-gpu

此命令会将 TensorFlow v2.2.0 安装到您的 conda 环境中。如果您想要最新的 tf v2.4，请尝试使用 pip 在您的 conda 环境中安装特定版本

pip install tensorflow-gpu==2.4

Keras 将自动安装 TensorFlow 2.0 版本。您可以将 Keras 库与 TensorFlow 后端一起使用。如果您想要特定版本的 Keras，您可以随时使用 pip 安装它

【讨论】：

->按照您的指示，我安装了 Tensorflow-gpu ->遇到了 numpy 和 tensorflow-estimator 版本的依赖问题 ->更正了为 tensorflow-gpu 列出的版本 ->此消息随后显示 @987654324 @
tensorflow 2.4.0 requires tensorflow-estimator<2.5.0,>=2.4.0rc0, but you have tensorflow-estimator 2.3.0 which is incompatible. 相同，再次进行训练，但只使用 cpu。 GPU 在 3-6% 的使用率下处于空闲状态
你卸载之前版本的tensorflow了吗？您还使用哪种方法安装库？康达还是点子？
我应该删除 tensorflow 并离开 tensorflow-gpu 吗？
是的，你需要卸载之前安装的包，然后用 gpu 重新安装 tensorflow。