基于Tensorflow使用CPU而不用GPU問題的解決
之前的文章講過用Tensorflow的object detection api訓(xùn)練MobileNetV2-SSDLite，然后發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練的時(shí)候沒有利用到GPU，反而CPU占用率賊高（可能會(huì)有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之類的警告）。經(jīng)調(diào)查應(yīng)該是Tensorflow的GPU版本跟服務(wù)器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。知道問題所在之后就好辦了。
檢查cuda和cudnn版本
首先查看cuda版本：
cat /usr/local/cuda/version.txt
以及cudnn版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
重新安裝對(duì)應(yīng)版本Tensorflow
根據(jù)前面查看得到的cuda和cudnn版本，到Tensorflow官網(wǎng)查看對(duì)應(yīng)的Tensorflow-GPU版本，然后用conda install tensorflow-gpu=[version]重新安裝（把[version]換成對(duì)應(yīng)的版本比如1.12）就OK了。
以上這篇基于Tensorflow使用CPU而不用GPU問題的解決就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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