TensorFlow2.1でCuda10.1なのにGPUが認識されない問題の解決法
先日TensorFlow2.1がリリースされました。大きな変更点の1つとして「CPU版とGPU版の統合」があります。今までは環境に応じてinstall tensorflowとinstall tensorflow-gpuを使い分けていたのですが、全てtensorflowで一括管理されるようになりました。これは嬉しい！ というわけなので、早速私の環境にもTensorFlow2.1を入れてみました。conda install tensorflow=2.1を実行し、GPUを確認してみましょう^^ >from tensorflow.python.client import device_lib >device_lib.list_local_devices()[name: “/device:CPU:0” device_type: “CPU” memory_limit: 268435456 locali
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
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Tensorflow GPU, CUDA, CuDNNのバージョン早見表 - Qiita