TensorFlow：对 cuInit 的调用失败：CUDA_ERROR_NO_DEVICE答案

【问题标题】：TensorFlow : failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICETensorFlow：对 cuInit 的调用失败：CUDA_ERROR_NO_DEVICE
【发布时间】：2018-07-17 09:54:08
【问题描述】：

我的测试：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()`

错误：

c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_driver.cc:405]

对 cuInit 的调用失败：CUDA_ERROR_NO_DEVICE

-> 但 "/cpu:0" 工作正常

配置：

nvidia-smi：

CUDA 9.1 版
tensorflow-1.1.0
Windows 10
cudnn64_7.dll（安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin）
我的 Conda 环境中只安装了 tensorflow-gpu

为什么 TensorFlow 检测不到我的 GPU？

【问题讨论】：

如果您使用预构建二进制文件中的 Tensorflow 1.1，则需要 CUDA 8 和 cuDNN 5.1。这是你自己建造的吗？
我已将 Tensorflow 更新到 v1.5。错误消息消失了，但它仍在使用我的 CPU 而不是我的 GPU。你觉得可能是什么原因？
您可能是通过 pip "tensorflow" 而不是 "tensorflow-gpu" 安装的？
不，tensorflow-gpu 已安装（仅）
现在我在： - Tensorflow-gpu 1.6 - CUDA 9.0 - Cudnn 7.0 仍然：对 cuInit 的调用失败：CUDA_ERROR_NO_DEVICE

标签： windows tensorflow cudnn

【解决方案1】：

问题已解决on GitHub。如果您为 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量设置了无效值，则会显示此错误消息，例如当您只有一个 GPU（ID 为 0）并设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 或 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 时。

【讨论】：

似乎也发生在 CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 的情况下，它告诉它不要使用 GPU。张量流 2.4.1.

【解决方案2】：

真正的答案是添加以下代码行：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"

【讨论】：

谢谢。有趣的是，即使明确的“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ...”不起作用，这个解决方案也有帮助。
很多地方说使用“-1”来忽略 GPU，但这只会导致这些错误消息。设置为零是有道理的，它可以工作（图）