为什么 Tensorflow 2.3.0 找不到我的 GPU 卡？答案

【问题标题】：Why cannot Tensorflow 2.3.0 find my GPU card?为什么 Tensorflow 2.3.0 找不到我的 GPU 卡？
【发布时间】：2020-08-24 13:43:18
【问题描述】：

安装所有需要的软件，Gefore RTX 2060、CUDA 10.1、cuDNN 8.0.2.39、Anaconda3、TensorFlow 2.3.0 的显卡驱动程序。一切都按照 Nvidia 的安装指南，确保所有版本都能协同工作。

但是，我在 Jupyter Notebook 中找不到任何 GPU 设备。（下面提供了 Jupyter Notebook 代码）

根据 tensorflow.org，Tensorflow 2.3.0 应该自动支持 GPU。这意味着无需安装 tensoflow-gpu。对吧？

非常感谢您的帮助。谢谢！

底层硬件和软件：

Windows 10（64 位）

Geforce RTX 2060（驱动程序版本 442.23）

CUDA 10.1

cuDNN 8.0.2.39

Anaconda3

张量流 2.3.0

import tensorflow as tf

import warnings

#check for GPU

if not tf.test.gpu_device_name():
   warnings.warn('No GPU found. Please ensure you have installed TensorFlow correctly')
else:
   print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))


#print TensorFlow version
print('TensorFlow Version: {}'.format(tf.__version__))

输出：

<ipython-input-2-d8dd4f5b3689>:10: UserWarning: No GPU found. Please ensure you have installed TensorFlow correctly

TensorFlow Version: 2.3.0

【问题讨论】：

请在您的问题中包含 TensorFlow 的完整输出
已包含完整输出。一行检查是否找到 GPU，另一行打印 TensorFlow 版本。
不，这不是我期望的输出，它是 TensorFlow 始终输出的输出，包括有关设备的信息以及是否找到 CUDA 库。
我不确定你的意思。您是在谈论我可以在 Jupyter 中运行的特定方法吗？如果您提供它，我将运行它并返回给您输出。
不，正常的 tensorflow 输出将如下所示：gist.github.com/mvaldenegro/69d497d9a4e01b744dc402cedc1d594a 请注意，它显示了诸如 CUDA 库正在加载和 GPU 正在被找到等内容

标签： python tensorflow

【解决方案1】：

使用 CUDA 10.1 文档说您应该使用 cuDNN v 7.6.5。文档是here

【讨论】：