Tensorflow 似乎没有看到我的 GPU [英] Tensorflow doesn't seem to see my gpu

问题描述

我在 cuda 7.5 和 8.0 上都尝试过 tensorflow，没有 cudnn(我的 GPU 很旧，cudnn 不支持它).

I've tried tensorflow on both cuda 7.5 and 8.0, w/o cudnn (my GPU is old, cudnn doesn't support it).

当我执行 device_lib.list_local_devices() 时，输出中没有 GPU.Theano 看到了我的 gpu，并且可以很好地使用它，并且/usr/share/cuda/samples 中的示例也可以正常工作.

When I execute device_lib.list_local_devices(), there is no gpu in the output. Theano sees my gpu, and works fine with it, and examples in /usr/share/cuda/samples work fine as well.

我通过 pip install 安装了 tensorflow.我的 gpu 太旧了，tf 无法支持它吗?gtx 460

I installed tensorflow through pip install. Is my gpu too old for tf to support it? gtx 460

推荐答案

当我查看你的 GPU 时，我发现它只支持 CUDA Compute Capability 2.1.(可以通过 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 查看)不幸的是，TensorFlow 需要具有最低 CUDA 计算能力 3.0 的 GPU.https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#optional_install_cuda_gpus_on_linux

When I look up your GPU, I see that it only supports CUDA Compute Capability 2.1. (Can be checked through https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) Unfortunately, TensorFlow needs a GPU with minimum CUDA Compute Capability 3.0. https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#optional_install_cuda_gpus_on_linux

您可能会看到一些来自 TensorFlow 的日志正在检查您的 GPU，但最终该库将避免使用不受支持的 GPU.

You might see some logs from TensorFlow checking your GPU, but ultimately the library will avoid using an unsupported GPU.

这篇关于Tensorflow 似乎没有看到我的 GPU的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！