TensorFlow 使用 CPU 而不是 GPU。怎么修？答案

【问题标题】：Tensorflow uses CPU instead of GPU. How to fix?TensorFlow 使用 CPU 而不是 GPU。怎么修？
【发布时间】：2021-03-23 22:34:59
【问题描述】：

我想使用 Anaconda、TensorFlow 2.3、Keras 2.4.3（CNN 示例）运行该项目。操作系统 Windows 10。

我为 CUDA 10.1 安装了 Visual Studio 2019 社区版、CUDA 10.1 和 cudnn 8.0.5。

使用 Anaconda，我使用 TensorFlow（tensorflow-gpu 没有帮助）、Keras、matplotlib、scikit-learn 创建了一个环境。我尝试在 CPU 上运行它，但它需要很长时间（当有 35 个 epoch 时，只有 1 个 epoch 需要 20 分钟）。

我需要使用 GPU 运行它，但 TensorFlow 看不到我的 GPU 设备 (GeForce GTX 1060)。有人可以帮我找到问题吗？我尝试使用本指南tensorflow 解决问题，但它对我没有帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

请注意，您尝试使用的 Cudnn 版本不兼容。 Listing Versions and compatible CUDA+Cudnn

您可以转到here，然后向下滚动到底部以查看用于构建 TensorFlow 的 CUDA 和 Cudnn 版本。

【讨论】：

【解决方案2】：

好的，所以我尝试将所有组件安装到新的 anaconda 环境中。但我决定写“pip install tensorflow-gpu”而不是“conda install tensorflow-gpu”，现在它可以通过 GPU 工作......

【讨论】：

【解决方案3】：

这 100% 有效，无需手动安装任何东西（例如 cuda）

 conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu

【讨论】：