之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite，然后发现训练的时候没有利用到GPU，反而CPU占用率贼高（可能会有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之类的警告）。经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。知道问题所在之后就好办了。
检查cuda和cudnn版本
"htmlcode">
cat /usr/local/cuda/version.txt
"htmlcode">
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
重新安装对应版本Tensorflow
"_blank" href="https://tensorflow.google.cn/install/source#tested_build_configurations">Tensorflow官网查看对应的Tensorflow-GPU版本，然后用conda install tensorflow-gpu=[version]重新安装（把[version]换成对应的版本比如1.12）就OK了。
以上这篇基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。