Я тренирую CNN на ноутбуке GCP, используя Tesla V100. Я обучил простому йоло на своих собственных пользовательских данных, и это было довольно быстро, но не очень точно. Поэтому я решил написать свой собственный код с нуля, чтобы решить конкретные аспекты проблемы, которую я хочу решить.
Я пытался запустить свой код в Google Colab до GCP, и все прошло хорошо. Tensorflow обнаруживает графический процессор и может использовать его, будь то Tesla K80 или T4.
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
tf.test.is_gpu_available() #>>> True
Моя проблема в том, что эта же функция возвращает False на ноутбуке GCP, как будто Tensorflow не может использовать графический процессор, обнаруженный на виртуальной машине GCP. Я не знаю ни одной команды, которая заставляет Tensorflow использовать GPU поверх CPU, поскольку она делает это автоматически.
Я уже пытался установить или удалить, а затем установить некоторые версии тензорного потока, тензорного-gpu и tf-nightly-gpu (например, 1.13 и 2.0dev), но он ничего не дал.
выход nvidia-smi