服务器已经存在CUDA但无法使用GPU

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了服务器已经存在CUDA但无法使用GPU。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

记录一下我使用服务器期间遇到的问题以及解决方法(主要使用tensorflow)

先介绍一下我本次遇到的问题:

我在服务器上拥有一个独立的账号,我发现我的tensorflow无法调用GPU,先排查可能存在的问题

终端输入

nvcc -V

结果如下:

安装了cuda却不调用gpu,服务器,运维,tensorflow

显示已经安装了11.8版本的CUDA

 但是在python文件中调用

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available())

结果显示为false

 在终端输入

echo $LD_LIBRARY_PATH

结果为空,猜测是没有安装cudnn,以下是解决过程

首先进入官网下载一个适配的cudnn版本,官网链接

安装了cuda却不调用gpu,服务器,运维,tensorflow

因为我的CUDA版本是11.8,我选择v8.9.0 for CUDA 11.x的版本

下载后是一个.tar.xz的文件,直接上传到服务器中你的文件夹下,然后使用下面两条指令进行解压

xz -d cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive.tar.xz

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive.tar

 解压得到一个文件夹,进入后包含下面三个

安装了cuda却不调用gpu,服务器,运维,tensorflow

 然后我们进入你个人账户下的.bashrc文件,在其中添加这样一行内容(根据你自己的路径进行更改):

export LD_LIBRARY_PATH="/home/Users/qjw/cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda11-archive/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

之后保存.bashrc文件,然后在终端输入下面这个指令(我是在.bashrc文件这一层输入的,注意终端路径

source ./.bashrc

然后再次运行python代码:

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available())

 结果如下:

安装了cuda却不调用gpu,服务器,运维,tensorflow

 输出True,问题解决

希望可以帮到你文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-781891.html

到了这里,关于服务器已经存在CUDA但无法使用GPU的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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