TensorFlowはNvidiaを使用していません

Question

nvidiaドライバ、cudaツールキット、cudnnがインストールされ、設定されていますが、TensorFlowはnvidiaカードを使用できません。 GPUが表示されていない

00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07) 
Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. Skylake Integrated Graphics 
Kernel driver in use: i915_bpo 

01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK208M [GeForce 920M] (rev a1) 
Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. GK208M [GeForce 920M] 
Kernel modules: nvidiafb, nouveau, nvidia_304 

でものNvidiaのxserverの設定：：私は理由がある疑いがある

ことの一つは、私のラップトップ上のnvidiaのカードではなく、VGAの3DコントローラとしてPCIに接続されている

これはtensorflowが唯一のVGAとのグラフィックカードを使用することができるというのは本当か？

Answer 1

3ヶ月後、私は最終的には問題が何であるかを最初に突き止めて解決しました。それはSecure Bootでnvidiaの問題と判明しました。

私は問題を明瞭にすることができず、一度に助けてくれたjorgemfとYao Zhangに感謝しなければならないと感じます。

私の場合は、同じ問題を抱えている他の人を助けることができれば幸いです。

すべてnvidiaドライバのインストールを再試行しました。インストールは成功したようですが、結局のところ、

"nvidia-drm"カーネルモジュールを読み込めません。

だから私は多分私は手動で

のmodprobe mvidia-DRM

でカーネルをロードすることができると思ったが、エラーが発生しましたが、「適用されません必要なキー」のようなものを言います。それがどうしてそんなにグーグルグーグルなのかなんて不思議。それは登録されていないアプリケーションであることが判明しました！そのモジュールはSecure Bootによって停止されました！

ブート設定に戻ってセキュアブートを無効にしました。再びnvidiaドライバをインストールしました。 Nvidiaの設定では、次のようになります。

ここでgpuデバイスが表示されます。

さらに頭にcudaとcudnnをインストールしてください。超便利このgithubの要旨が見つかりました：https://gist.github.com/wangruohui/df039f0dc434d6486f5d4d098aa52d07

最終ステップを、ちょうどTensorflowホームページ上でインストールを行いました。それがGPU上で実行されたことをテストしました！

take-homeメッセージは、LinuxシステムにNvidiaドライバをインストールできない場合は、おそらくSecure Bootを無効にする必要があります。個人的な意見では、WindowsはLinuxユーザーのためにこの良いアイデアを悪夢に変えました！