基于Tensorflow使用CPU而不用GPU問題的解決
之前的文章講過用Tensorflow的object detection api訓(xùn)練MobileNetV2-SSDLite,然后發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練的時候沒有利用到GPU,反而CPU占用率賊高(可能會有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之類的警告)。經(jīng)調(diào)查應(yīng)該是Tensorflow的GPU版本跟服務(wù)器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。知道問題所在之后就好辦了。
檢查cuda和cudnn版本
首先查看cuda版本:
cat /usr/local/cuda/version.txt
以及cudnn版本:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
重新安裝對應(yīng)版本Tensorflow
根據(jù)前面查看得到的cuda和cudnn版本,到Tensorflow官網(wǎng)查看對應(yīng)的Tensorflow-GPU版本,然后用conda install tensorflow-gpu=[version]重新安裝(把[version]換成對應(yīng)的版本比如1.12)就OK了。
以上這篇基于Tensorflow使用CPU而不用GPU問題的解決就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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