Sé que esta es una de las preguntas más populares, pero ninguna de las soluciones funcionó para mí hasta ahora.
Estoy ejecutando un código heredado que está escrito en tensorflow v1.13.1 y keras v2.2.4 . No puedo modificar el código para ejecutar la última versión de tensorflow. Dado que keras ahora se fusionó con tensorflow, tengo problemas para instalar las versiones específicas de tensorflow y keras a través de pip. Descubrí que anaconda tiene la opción de instalar keras y tensorflow con la versión anterior. Entonces, lo instalé con
conda install -c conda-forge keras-gpu=2.2.4 tensorflow-gpu=1.13.1Instaló la versión y todo funciona también. Pero no usa GPU, y en su lugar se ejecuta en CPU. Me di cuenta de que Anaconda instaló las versiones de CPU y GPU de tensorflow y supongo que es por eso que está predeterminada en la versión de CPU. Entonces, mi pregunta es, ¿cómo puedo obligarlo a usar la versión GPU?
PD: Hay muchas respuestas que sugieren eliminar la versión de CPU de tensorflow. Pero cuando trato de eliminar la versión de la CPU, Conda desinstala todo, incluido Keras. Entonces, supongo que debería haber una forma de usar tensorflow-gpu cuando ambos están instalados. Cualquier ayuda en este sentido es apreciada!
Permítanme comenzar suponiendo que está utilizando una GPU NVIDIA. Lo más probable es que no tengas CUDA instalado o tengas una versión incorrecta. Sin embargo, verifique dos veces para asegurarse de que también tiene los controladores NVIDIA más recientes. Si observa esta lista , puede ver que tensorflow_gpu-1.13.1 usa CUDA versión 10.0 y CudNN 7.4. Para instalarlos a través de anaconda, use el siguiente comando.
conda install cudatoolkit==10.0.130En cuanto a cudnn 7.4 echa un vistazo al archivo
¡Instalar tensorflow primero y luego keras funcionó!
conda install tensorflow-gpu=1.13.1 conda install keras-gpu=2.2.4