PytonのTensorflow/KerasをGPUで動かしたいです。

前提・実現したいこと

PythonでTensorflow,KerasをGPUによって動かしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

GPUが認識されず、以下の表示がでます。

devices not set
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 2558928168474666429
]

インストールしたもの

・Tensorflow-gpu 2.4.0
・Python 3.8.8
・Nvidia CUDA Toolkit 11.4
・Nvidia cuDNN v8.0
・Geforce Experience(Nvidia GPU Driver),Quatro RTX 5000に対応したもの

試したこと

システム環境変数(Path)を以下の2パターンに変えてみました｡
(1)
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\libnvvp

(2)
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\include

jbpb0

2021/07/28 09:43 編集

tensorflowは、バイナリ内で実行時に使えるCUDAのDLLのファイル名が決まってて、それ以外との組み合わせではGPUを使ってくれません > ・Tensorflow-gpu 2.4.0 > ・Nvidia CUDA Toolkit 11.4 tensorflow 2.4.0のリリース時点ではCUDA 11.4はまだリリースされてないので、その組み合わせでは使えないと思いますよ https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ja#software_requirements に「TensorFlow は CUDA 11 に対応しています（TensorFlow は 2.4.0 以降）」と書かれてて、TF 2.4.0のリリースより前にリリースされてたCUDA 11は11.0, 11.1なので、そのどちらかが対応してると思います https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ja#gpu を見ると、TF 2.4.0のテスト済みの組み合わせとしてCUDA 11.0が記載されてるので、CUDA 11.0を入れるのが無難かなと思います