tensorflowのGPU運用について

前提・実現したいこと

Anaconda上でtensorflowをgpu運用できるようにしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコードを入力してもGPUを認識してくれません。

[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 16255320222920475130]

該当のソースコード

python
1from tensorflow.python.client import device_lib
2device_lib.list_local_devices()

試したこと

tensorflowの公式サイト（下記URL）にしたがって、CUDA等のインストールは行いました。使用OSはUbuntuのためUbuntu18.04用のコードをターミナルに入力してインストールを行いました。
tensorflow公式サイト

またtensorflowは2.4.0を使用しています。

ーーーーー追記ーーーーーー
なぜかpip3を用いてtensorflow==2.4.0をインストールするとうまく動作するようになります。しかしcondaをもちいてインストールすると動作しません。anaconda環境で開発したい場合なるべくpip３は用いないほうが良い、という記載があったため可能ならcondaでインストールしたいです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

UbuntuもPythonも初心者のため不足情報等あると思いますが、回答していただけると嬉しいです。お願いします。

jbpb0

2021/04/14 17:13

tensorflowのインストールは、pip, condaのどちらでしょうか？ linuxではなくwindowsの場合ですが、condaインストールではgpuを認識しない場合があるようです https://teratail.com/questions/324745

parsley11

2021/04/14 17:22

質問時はcondaで行っていましたが、pipで行うと認識するようになりました。貼っていただいたリンク先にも書かれているのですが、condaとpipの両方を用いることはやってもよいのでしょうか？

jbpb0

2021/04/14 17:44

https://www.python.jp/install/anaconda/pip_and_conda.html#NXn31 の「pipを使う場合」に「必要なパッケージがAnacond cloudになければ、pipを使ってPyPIからインストールしなければなりません。」と書いてありますから、pipで何か入れたら絶対ダメ、というわけではないはずですただし、上記Webページの「Anaconda環境のpip」に書かれてるように、pipで何か入れた副作用でパッケージの依存関係の管理に不具合が発生してしまう場合があるので、注意は必要です下記の回答に書かれてるように、仮想環境で分けるのが無難かもしれません https://teratail.com/questions/309686

parsley11

2021/04/14 17:55

いろいろ教えていただきありがとうございます。仮想環境に関して勉強してみようと思います。差し支えなければフォローさせていただきたいのですがよろしいでしょうか？

jbpb0

2021/04/14 17:57

かまいませんよ