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tensorflow gpuを使いたい インストールはしたんですがjupyterが停止します

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tensorflow                2.2.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-base           2.1.0           gpu_py36h55f5790_0
tensorflow-estimator      2.2.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-gpu            2.2.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-gpu-estimator  2.2.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-probability    0.9.0

やったこと
tensorflow-gpuをcondaで入れましたがバージョンが2.1とでてたんでpip でアップデートしました

なぜかコードを動かすと
jupyter が停止します

print("aaa")
# TensorFlowのGPUメモリ使用量の制限
import tensorflow as tf
import keras
from keras import backend as K
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
#使うレイヤーを選択
from keras.layers import Input,Dense, Activation, Multiply,Concatenate,Lambda,Conv2D,LeakyReLU,Flatten,add
from keras.models import Model
from keras import regularizers            #レギュラーライザー
from keras.constraints import max_norm    #重みとかを2以上にしない(たぶん)
from keras.optimizers import Adam         #アダムを使用
import time
from keras.utils import plot_model
from collections import deque


class QNetwork :
    def __init__(self,learning_rate, state_size, action_size):
        self.input1 = Input(shape=state_size)
        self.a=Conv2D(32,kernel_size=(3,3),padding='same',activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.input1)
        self.a=Conv2D(32,(3,3),strides=1,padding='same',activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        self.a=MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(self.a)

        self.a=Conv2D(64,kernel_size=(3, 3), padding='same', data_format=None, dilation_rate=(1, 1),activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        self.a=Conv2D(64,kernel_size=(3, 3), padding='same', data_format=None, dilation_rate=(1, 1),activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        self.a=Conv2D(64,kernel_size=(3, 3), padding='same', data_format=None, dilation_rate=(1, 1),activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        self.a=Conv2D(64,kernel_size=(3, 3), padding='same', data_format=None, dilation_rate=(1, 1),activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        self.a=MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(self.a)

        self.a=Conv2D(128,kernel_size=(3, 3), padding='same', data_format=None, dilation_rate=(1, 1),activation=LeakyReLU(alpha=0.01),
                      use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                      bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)

          省略 文字数で怒られました


        self.a=Dense(550,activation='relu',
                 use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                     bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)

        # < Action Mean >
        self.mu=Dense(action_size,activation='relu',
                     use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                     bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        self.net_a = Model(input=[self.input1], output=[self.mu])
        self.adm = Adam(lr=learning_rate,beta_1=0.9, beta_2=0.999, amsgrad=False)  # 誤差を減らす学習方法はAdam

追記
こんなものが表示されてました

Features:

Parallel HDF5: OFF
Parallel Filtered Dataset Writes:
Large Parallel I/O:
High-level library: ON
Threadsafety: OFF
Default API mapping: v110
With deprecated public symbols: ON
I/O filters (external):  DEFLATE DECODE ENCODE
MPE:
Direct VFD:
dmalloc:
Packages w/ extra debug output:
API Tracing: OFF
Using memory checker: OFF
Memory allocation sanity checks: OFF
Function Stack Tracing: OFF
Strict File Format Checks: OFF

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  • fiveHundred

    2020/05/20 09:52

    pipでインストールする場合、CUDAやcuDNNを別途インストールする必要がありますが、していますか?

    キャンセル

  • Flan.

    2020/05/20 21:55

    tensorflow-gpuをcondaで入れましたがバージョンが2.1とでてたんでpip でアップデートしました

    エラーはなくなったんですが 
    print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

    で確認したら gpu 0と出ました RTX2800 ti なんで問題ないはずが

    キャンセル

  • Flan.

    2020/05/20 21:56

    CUDAやcuDNNはだいぶ前にいれ 昨日cuda10.2を入れなおした

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

pip install でcudaとかいれたらうごきあmすた

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