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CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

tensorflow-gpu2.3でgpuが認識されない。

37458
37458

総合スコア70

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CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

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投稿2021/02/25 23:51

編集2021/07/26 17:33

###追記(2021/07/27)

conda install tensorflow-gpu=2.3 tensorflow=2.3=mkl_py38h1fcfbd6_0 ```でビルドを指定すれば、condaでも正しくビルドされたtf2.3.0を利用できます。 python3.8以上でしか利用できないビルドのようなので、python3.7ではインストールに失敗します。 参考:[https://nixeneko.hatenablog.com/entry/2021/06/16/000000](https://nixeneko.hatenablog.com/entry/2021/06/16/000000) ### 発生している問題・エラーメッセージ anacondaでtensorflow-gpuのバージョンを2.1から2.3へアップグレードしたのですが、GPUが認識されません。何が間違っているのか全く分からないため、質問させていただきます。ご助力頂ければ幸いです。 また、anacondaとの競合を避けるため、pipによるパッケージインストールは一切行っていません。 ######共通環境 Windows 10 Home (64bit) Anaconda Navigator 1.10.0 conda version 4.9.2 python3.7.9 GPU GTX 1070 NVIDIドライバ 456.71 ######旧環境 tf-gpu2.1 cudatoolkit 10.1.243 cudnn 7.6.5 ######新環境 tf-gpu2.3 cudatoolkit 10.1.243 cudnn 7.6.5 ### 該当のソースコード ```python from tensorflow.python.client.device_lib import list_local_devices tensorflow.__version__ list_local_devices() 2.3.0 [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: ### locality { } incarnation: ###]

試したこと

cudatoolkitは下記のバージョンを試してみましたが、変化はありませんでした。
10.2.89
10.1.243
10.1.168
10.0.130

NVIDIドライバ456.71から461.72へ変更しましたが、変化はありませんでした。

anaconda navigatorからインストールする場合とコンソールからインストールする場合に差があるか確かめるため、conda install tensorflow-gpuで再インストールしましたが、変化はありませんでした。

cudnnは下記のバージョンを試しましたが、変化はありませんでした。
7.6.5
7.6.4
7.6.0

###参考にしたページ
ソースからのビルド|TensorFlow(mac,linux)
ソースからのビルド|TensorFlow(windows)
cuda-toolkit-release-notes

追記

恥ずかしながら、コンソールではなく、JupyterLabで上記コードを実行しておりました。コンソールから実行した結果、以下のメッセージが得られました。今回の問題に関係しているか私では判断できなかったため、以下に記しておきます。

python

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

###追記2
pipによるインストール(pip install tensorflow-gpu==2.3.0)を試した結果、GPUが認識されました。

Successfully installed absl-py-0.11.0 astunparse-1.6.3 cachetools-4.2.1 gast-0.3.3 google-auth-1.27.0 google-auth-oauthlib-0.4.2 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.36.0 h5py-2.10.0 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.3.4 numpy-1.18.5 oauthlib-3.1.0 opt-einsum-3.3.0 protobuf-3.15.3 pyasn1-0.4.8 pyasn1-modules-0.2.8 requests-oauthlib-1.3.0 rsa-4.7.2 scipy-1.4.1 tensorboard-2.4.1 tensorboard-plugin-wit-1.8.0 tensorflow-gpu-2.3.0 tensorflow-gpu-estimator-2.3.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-1.0.1 wrapt-1.12.1

condaによるインストールの場合は以下のパッケージです。

_tflow_select pkgs/main/win-64::_tflow_select-2.3.0-gpu absl-py pkgs/main/noarch::absl-py-0.11.0-pyhd3eb1b0_1 aiohttp pkgs/main/win-64::aiohttp-3.7.4-py37h2bbff1b_1 astunparse pkgs/main/noarch::astunparse-1.6.3-py_0 async-timeout pkgs/main/win-64::async-timeout-3.0.1-py37haa95532_0 attrs pkgs/main/noarch::attrs-20.3.0-pyhd3eb1b0_0 blas pkgs/main/win-64::blas-1.0-mkl blinker pkgs/main/win-64::blinker-1.4-py37haa95532_0 brotlipy pkgs/main/win-64::brotlipy-0.7.0-py37h2bbff1b_1003 cachetools pkgs/main/noarch::cachetools-4.2.1-pyhd3eb1b0_0 cffi pkgs/main/win-64::cffi-1.14.5-py37hcd4344a_0 chardet pkgs/main/win-64::chardet-3.0.4-py37haa95532_1003 click pkgs/main/noarch::click-7.1.2-pyhd3eb1b0_0 coverage pkgs/main/win-64::coverage-5.4-py37h2bbff1b_2 cryptography pkgs/main/win-64::cryptography-3.3.1-py37hcd4344a_1 cython pkgs/main/win-64::cython-0.29.22-py37hd77b12b_0 gast pkgs/main/noarch::gast-0.3.3-py_0 google-auth pkgs/main/noarch::google-auth-1.27.0-pyhd3eb1b0_0 google-auth-oauth~ pkgs/main/noarch::google-auth-oauthlib-0.4.2-pyhd3eb1b0_2 google-pasta pkgs/main/noarch::google-pasta-0.2.0-py_0 grpcio pkgs/main/win-64::grpcio-1.35.0-py37hc60d5dd_1 h5py pkgs/main/win-64::h5py-2.10.0-py37h5e291fa_0 hdf5 pkgs/main/win-64::hdf5-1.10.4-h7ebc959_0 icc_rt pkgs/main/win-64::icc_rt-2019.0.0-h0cc432a_1 idna pkgs/main/noarch::idna-2.10-pyhd3eb1b0_0 importlib-metadata pkgs/main/noarch::importlib-metadata-2.0.0-py_1 intel-openmp pkgs/main/win-64::intel-openmp-2020.2-254 keras-applications pkgs/main/noarch::keras-applications-1.0.8-py_1 keras-preprocessi~ pkgs/main/noarch::keras-preprocessing-1.1.2-pyhd3eb1b0_0 libprotobuf pkgs/main/win-64::libprotobuf-3.14.0-h23ce68f_0 markdown pkgs/main/win-64::markdown-3.3.4-py37haa95532_0 mkl pkgs/main/win-64::mkl-2020.2-256 mkl-service pkgs/main/win-64::mkl-service-2.3.0-py37h196d8e1_0 mkl_fft pkgs/main/win-64::mkl_fft-1.3.0-py37h46781fe_0 mkl_random pkgs/main/win-64::mkl_random-1.1.1-py37h47e9c7a_0 multidict pkgs/main/win-64::multidict-5.1.0-py37h2bbff1b_2 numpy pkgs/main/win-64::numpy-1.19.2-py37hadc3359_0 numpy-base pkgs/main/win-64::numpy-base-1.19.2-py37ha3acd2a_0 oauthlib pkgs/main/noarch::oauthlib-3.1.0-py_0 opt_einsum pkgs/main/noarch::opt_einsum-3.1.0-py_0 protobuf pkgs/main/win-64::protobuf-3.14.0-py37hd77b12b_1 pyasn1 pkgs/main/noarch::pyasn1-0.4.8-py_0 pyasn1-modules pkgs/main/noarch::pyasn1-modules-0.2.8-py_0 pycparser pkgs/main/noarch::pycparser-2.20-py_2 pyjwt pkgs/main/win-64::pyjwt-1.7.1-py37_0 pyopenssl pkgs/main/noarch::pyopenssl-20.0.1-pyhd3eb1b0_1 pyreadline pkgs/main/win-64::pyreadline-2.1-py37_1 pysocks pkgs/main/win-64::pysocks-1.7.1-py37_1 requests pkgs/main/noarch::requests-2.25.1-pyhd3eb1b0_0 requests-oauthlib pkgs/main/noarch::requests-oauthlib-1.3.0-py_0 rsa pkgs/main/noarch::rsa-4.7.2-pyhd3eb1b0_1 scipy pkgs/main/win-64::scipy-1.6.1-py37h14eb087_0 six pkgs/main/win-64::six-1.15.0-py37haa95532_0 tensorboard pkgs/main/noarch::tensorboard-2.3.0-pyh4dce500_0 tensorboard-plugi~ pkgs/main/noarch::tensorboard-plugin-wit-1.6.0-py_0 tensorflow pkgs/main/win-64::tensorflow-2.3.0-mkl_py37h10aaca4_0 tensorflow-base pkgs/main/win-64::tensorflow-base-2.3.0-eigen_py37h17acbac_0 tensorflow-estima~ pkgs/main/noarch::tensorflow-estimator-2.3.0-pyheb71bc4_0 tensorflow-gpu pkgs/main/win-64::tensorflow-gpu-2.3.0-he13fc11_0 termcolor pkgs/main/win-64::termcolor-1.1.0-py37haa95532_1 typing-extensions pkgs/main/noarch::typing-extensions-3.7.4.3-hd3eb1b0_0 typing_extensions pkgs/main/noarch::typing_extensions-3.7.4.3-pyh06a4308_0 urllib3 pkgs/main/noarch::urllib3-1.26.3-pyhd3eb1b0_0 werkzeug pkgs/main/noarch::werkzeug-1.0.1-pyhd3eb1b0_0 win_inet_pton pkgs/main/win-64::win_inet_pton-1.1.0-py37haa95532_0 wrapt pkgs/main/win-64::wrapt-1.12.1-py37he774522_1 yarl pkgs/main/win-64::yarl-1.6.3-py37h2bbff1b_0 zipp pkgs/main/noarch::zipp-3.4.0-pyhd3eb1b0_0

condaではcudnnとcudatoolkitがインストールされていないようなので、別途インストールしています。(そのままでは動かないため別途インストールしましたが、pipインストール時もインストールされていないようなので、無駄なことをしているかもしれません。)

仮想環境下であるため割り切ってpipを使用してもよいのですが、似たような質問がないことから他の方はcondaでもtf2.3が動いているみたいです。
なぜ認識しないのか、後学のためにもご教授いただければと思います。

もし解決せず、pipを使用することになったとき、pipとcondaが競合した場合、仮想環境を削除して作り直すという認識でよいのでしょうか?

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aipy2020

2021/02/27 15:42

tensorflow2.3はCUDA 10.1, cuDNN 7.6が対応しているので、認識されないのは不思議ですね。 ご使用のグラフィックボードのGPU型番は何でしょうか?
37458

2021/02/27 21:49

お返事ありがとうございます。GTX 1070です。はじめから記載しておくべきでした。申し訳ありません...
Sparrow42

2021/03/12 06:03

お力になれるか分かりませんが、気になったので質問内容の確認させてください。 ・tensorflow-gpuのバージョンが2.1の時は認識されていたという解釈でよろしいでしょうか? ・「参考にしたページ」にて、リンク先をmac・Linux用にしているのはどのような意図でしょうか?
37458

2021/03/12 10:54

・2.1のときはGPUが正常に認識されていました。 ・windows用のページが存在することに現在まで気づいておりませんでした。リンクを追加しておきます。 ありがとうございます。

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