tensorflow无法调用GPU

tensorflow-gpu2.3.0无法调用GPU，显示的是我能调用的设备只有CPU

输出的结果就No GPU available。
我这边cuda和cudnn都装了，cuda是11.7，cudnn是8.6.0.163，python版本是3.7
其他信息如下：

看看这个：https://blog.csdn.net/aa2962985/article/details/122179440

您好！对于TensorFlow无法调用GPU的问题，可能有以下几个原因：

检查CUDA和cuDNN版本：TensorFlow需要与安装的CUDA和cuDNN版本兼容。请确保您安装了与您的TensorFlow版本对应的CUDA和cuDNN，并将它们正确配置在系统环境变量中。
安装GPU驱动程序：确保您的计算机已正确安装了适用于您的GPU型号的最新驱动程序。您可以从GPU制造商的网站上下载并安装最新的驱动程序。
检查TensorFlow安装：确保您正确安装了TensorFlow-GPU版本，而不是仅支持CPU的版本。您可以使用pip或conda命令来安装TensorFlow-GPU。
检查CUDA设备：您可以使用TensorFlow提供的函数tf.test.is_gpu_available()来检查是否正确识别到了GPU设备。如果返回False，则可能是因为CUDA和TensorFlow版本不匹配或者没有正确安装CUDA。
检查其他依赖项：TensorFlow还依赖于一些其他库（如NVIDIA的NCCL），请确保这些库已正确安装并配置。

如果您仍然遇到问题，请提供更多详细信息，例如您使用的操作系统、TensorFlow版本、CUDA和cuDNN版本以及遇到的具体错误消息等，以便我们更好地帮助您解决问题。

如果您在运行TensorFlow时无法调用GPU，可能是由于以下几个原因：

1.未正确安装GPU版本的TensorFlow：确保您已安装了适合您GPU的TensorFlow版本。如果您使用的是NVIDIA GPU，则需要安装CUDA和cuDNN库。如果您使用的是AMD GPU，则需要安装ROCm软件。

TensorFlow未正确检测到GPU：在代码中添加以下代码可以检查TensorFlow是否检测到GPU：

import tensorflow as tf  
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

如果输出为0，则表示TensorFlow未检测到您的GPU。请确保您已正确安装了GPU驱动程序和相关库。

2.TensorFlow版本与GPU驱动程序不兼容：请确保您安装的TensorFlow版本与您的GPU驱动程序兼容。可以尝试更新或回滚您的TensorFlow版本或GPU驱动程序。
其他问题：如果以上方法都无法解决问题，请尝试重新安装TensorFlow或检查您的系统配置。

直接输入

print(tensorflow.test.is_gpu_available())

可以直接得到是否支持的信息

【相关推荐】

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7752887
你也可以参考下这篇文章：tensorflow-gpu2.1安装cuda，cudnn，python版本

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

题主，这个问题我来替你解决，若有帮助，还望采纳，点击回答右侧采纳即可。

如果TensorFlow无法调用GPU，可以尝试以下解决方法：

确认是否已正确安装CUDA和cuDNN。TensorFlow需要这两个库才能使用GPU。可以参考官方文档安装步骤进行安装。
检查CUDA和cuDNN的版本是否与TensorFlow兼容。查看官方文档了解TensorFlow所支持的CUDA和cuDNN版本。
确认机器上的GPU是否被TensorFlow支持。可以查看TensorFlow的GPU支持列表。
确认TensorFlow代码中是否正确指定使用GPU。可以在代码中添加以下代码，手动指定使用GPU：

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重新安装TensorFlow，或者检查机器上驱动程序是否正确安装。

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

官网tf2.3的cuda还是10.1的，我比较建议你换tf2.4,你cuda11.7大于11.0的要求，cuda11.x的小版本兼容性不错，是可以用的

不然就要换cuda版本，按照官方的cuda版本安装，你的显卡是1650的，可以支持cuda10.x的，像30系和40系就没法子支持cuda10.x的了
最后的方案就是手动从源码编译，但是这个是高阶玩家的选项，不是很好编译就是了

援引讯飞星火：
这个问题可能是由于以下原因导致的：

TensorFlow版本与CUDA和cuDNN版本不兼容。请确保您安装的TensorFlow版本与您的CUDA和cuDNN版本兼容。根据您提供的信息，您正在使用TensorFlow 2.3.0，CUDA 11.7和cuDNN 8.6.0.163。这些版本应该是兼容的。但是，您可以尝试升级到最新版本的TensorFlow，以确保兼容性。
环境变量设置不正确。请确保您的环境变量已正确设置，以便TensorFlow能够找到正确的CUDA和cuDNN安装路径。您可以通过在命令行中运行以下命令来检查环境变量：

echo %PATH%

确保输出结果中包含CUDA和cuDNN的安装路径。如果没有，请更新您的环境变量设置。

如果您使用的是虚拟环境，请确保您已在虚拟环境中安装了TensorFlow、CUDA和cuDNN。激活虚拟环境后，再次尝试运行您的代码。
如果问题仍然存在，您可以尝试卸载并重新安装CUDA、cuDNN和TensorFlow，以确保所有组件都正确安装。

如果以上方法都无法解决问题，建议您查看TensorFlow官方文档以获取更多关于安装和使用GPU的信息，或者在Stack Overflow等社区寻求帮助。

参考下这两篇文章：

安装tensorflow_gpu 2.3.0及不能调用GPU的解决方案 - 简书 1.首先在conda中创建一个环境我这里命名为tf2_3_gpu（这里的安装的前提条件是安装好了anaconda ，以及cuda的版本为10.2）start+R,输入cmd...

https://www.jianshu.com/p/73d2871ec7cc

tensorflow-gpu无法调用GPU的解决办法_tensorflow不能调用gpu_Ben出没冇注意的博客-CSDN博客配置：i5 6300HQ显卡是GTX950M之前用tensorflow整天检测都是说False，捣鼓了一天，总结分享一下。因为要使用pytorch，所以安装的cuda10.2（这个cuda指的是英伟达官网那个2G多的exe安装文件）但是，tensorflow官网上展示的cuda版本和tensorflow-gpu版本对照中，并没有cuda10.2的版本，就很气。问题一：tensorflow-gpu 1.x版本的安装这个其实比较好解决比如我要安装tensorflow-gpu 1.15.0版本_tensorflow不能调用gpu

https://blog.csdn.net/aa2962985/article/details/122179440

tensorflow-gpu无法调用GPU问题_tensorflow检测不到gpu_zizz7177的博客-CSDN博客最近在跑神经网络，搭建环境时遇到了关于tensorflow-gpu安装了但却无法调用gpu（gpu利用率为0）的问题，在训练时导致CPU爆满，而GPU利用率为0。在此总结一下。_tensorflow检测不到gpu

https://blog.csdn.net/weixin_47970060/article/details/130403534

确保您安装的TensorFlow版本与您的CUDA和cuDNN版本兼容。
正确配置了CUDA和cuDNN的路径。
确保GPU驱动程序已正确安装并且与CUDA版本兼容

tensorflow-gpu无法调用GPU问题
可以参考下

https://blog.csdn.net/weixin_47970060/article/details/130403534

结合GPT给出回答如下请题主参考
您好，出现这种情况可能是因为您的Tensorflow与您的CUDA版本不兼容，或者是CUDA没有正确安装配置。以下是一些排查方法和解决方案:

确定Tensorflow版本与CUDA版本的兼容性。

您可以在Tensorflow官网上查看Tensorflow与CUDA的兼容性，确保您安装的Tensorflow版本与CUDA版本兼容。

检查CUDA是否正确安装配置。

您可以通过命令nvidia-smi来查看显卡和CUDA是否正常工作，如果显卡和CUDA都正常工作，会有相应的输出。

检查CUDA环境变量是否设置正确。

您需要在系统环境变量中设置CUDA_HOME和PATH，以及在Python中设置LD_LIBRARY_PATH，确保CUDA可以被正确识别和调用。

检测Tensorflow是否正确安装。

确保Tensorflow已经正确安装，并且使用的是Tensorflow-GPU版本。

如果以上方法仍然无法解决问题，您可以尝试重新安装CUDA和Tensorflow，或者参考Tensorflow官网的故障排除指南进行排查。

装个tensorflow-gpu

引用皆我百晓生小程序回复内容作答：

首先，请确保您的GPU驱动程序已正确安装并且与CUDA和cuDNN版本兼容。可以通过以下命令查看您的GPU驱动程序版本：

nvidia-smi

如果显示正常，那么接下来请尝试以下步骤：

请确保您已经正确安装了带有CUDA支持的TensorFlow版本。查看您安装的TensorFlow版本是否与您的CUDA版本兼容。您可以在官方文档中找到兼容性信息：https://www.tensorflow.org/install/source#gpu%E3%80%82
检查您的环境变量是否正确设置。请确保PATH中有正确的CUDA和cuDNN路径。
请确保您的Python虚拟环境中已正确安装了所需的包，包括tensorflow-gpu、numpy等。可以通过以下命令检查是否已安装：

pip list

如果没有安装，请使用以下命令安装tensorflow-gpu：

pip install tensorflow-gpu==2.3.0

如果您使用的是conda环境，请确保已正确安装了conda环境下的CUDA和cuDNN。
尝试重新启动计算机，有时这可以解决一些GPU无法调用的问题。

如果尝试以上步骤后问题仍然存在，请提供更多详细的错误消息或日志，以便我们能够更好地帮助您解决问题。

版本不兼容

cuda和cudnn和tensflow不兼容吧

参考结合AI智能、文心一言等综合回答，若有帮助，恭请采纳。

如果您的TensorFlow无法调用GPU，可能有以下几个原因：

GPU驱动程序未正确安装或已过时
CUDA和cuDNN未安装或版本不匹配
TensorFlow版本不支持您的GPU
没有正确配置TensorFlow来使用GPU

以下是一些解决方法：

确认您的GPU驱动程序已正确安装并处于最新版本。您可以在GPU制造商的网站上下载并安装最新版本的驱动程序。
确认您已正确安装并配置了CUDA和cuDNN。请确保使用TensorFlow支持的版本，并将其添加到环境变量中。
确认您的TensorFlow版本支持您的GPU。您可以在TensorFlow的网站上查找版本支持列表。
确认您已正确配置TensorFlow来使用GPU。您可以使用以下代码检查TensorFlow是否正在使用GPU：

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

如果返回空列表，则说明TensorFlow未正确配置为使用GPU。您可以使用以下代码来配置TensorFlow：

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # 设置可见的GPU，一个或多个GPU
  tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
  # 设置GPU内存自增长模式
  for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

这应该能够解决您的问题。

确保GPU驱动程序与CUDA和cuDNN版本兼容。
确保使用的是与Python版本和GPU驱动程序兼容的TensorFlow版本。
在某些情况下，其他软件或库可能与TensorFlow冲突，导致无法访问GPU。可以尝试在虚拟环境中运行TensorFlow，以避免与系统上其他软件冲突。

参考gpt
如果您安装了正确的CUDA和cuDNN版本，并且仍然无法在TensorFlow中调用GPU，可能是由于以下原因之一：

TensorFlow版本与CUDA和cuDNN不兼容：请确保您安装的TensorFlow版本与您的CUDA和cuDNN版本兼容。您提到使用的是TensorFlow-GPU 2.3.0，这个版本需要与CUDA 10.1和cuDNN 7.6兼容。如果您的CUDA版本是11.7，可能与TensorFlow 2.3.0不兼容。您可以尝试降级到CUDA 10.1版本，并确保cuDNN也与之匹配。
环境变量配置不正确：在使用GPU之前，您需要正确配置环境变量。请确保以下环境变量已正确设置：
- CUDA_HOME：指向您的CUDA安装目录。
- PATH：包含CUDA的bin目录和cuDNN的bin目录。
- LD_LIBRARY_PATH（仅适用于Linux）：包含CUDA的lib64目录和cuDNN的lib64目录。
驱动程序问题：请确保您的显卡驱动程序已正确安装，并与CUDA版本兼容。您可以尝试更新或重新安装显卡驱动程序，以确保其与CUDA兼容。

GPU设备不可见：有时，TensorFlow无法正确识别GPU设备。您可以尝试使用以下代码来手动指定可见的GPU设备：

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_visible_devices(physical_devices[0], 'GPU')

确保你安装的 TensorFlow-GPU 版本与你的 CUDA 版本兼容，在你的情况下，TensorFlow GPU 2.3.0 不兼容 CUDA 11.7