基于Tensorflow使用CPU而不用GPU問題的解決

更新時間：2020年02月07日 08:38:19 作者：JR_Chan

今天小編就為大家分享一篇基于Tensorflow使用CPU而不用GPU問題的解決，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

之前的文章講過用Tensorflow的object detection api訓練MobileNetV2-SSDLite，然后發(fā)現(xiàn)訓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)調查應該是Tensorflow的GPU版本跟服務器所用的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)查看對應的Tensorflow-GPU版本，然后用conda install tensorflow-gpu=[version]重新安裝（把[version]換成對應的版本比如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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