私はcuda 7.5と8.0の両方でtensorflowを試しました（私のGPUは古いです、cudnnはサポートしていません）。Tensorflowは私のGPUを見ていないようです
device_lib.list_local_devices()を実行すると、出力にgpuがありません。 Theanoは私のgpuを見て、うまく動作し、/ usr/share/cuda/samplesのサンプルも正常に動作します。
pipインストールでテンソルフローをインストールしました。それをサポートするために私のGPUが古すぎますか？ gtx 460
GPUを調べると、CUDA Compute Capability 2.1しかサポートされていないことがわかります。 （https://developer.nvidia.com/cuda-gpusで確認できます）残念ながら、TensorFlowには、CUDA Compute Capability 3.0以上のGPUが必要です。 https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#optional_install_cuda_gpus_on_linux
TensorFlowからいくつかのログがGPUをチェックしているかもしれませんが、最終的にはサポートされていないGPUを使用することはありません。
私はこの同じ問題をジュピターのノートブックで見つけました。これは簡単に修正できる可能性があります。
$ pip uninstall tensorflow
$ pip install tensorflow-gpu
あなたはそれが働いているかどうかを確認することができます
tf.test.gpu_device_name()
以下は、私のためにHPのノートパソコンを働きました。私はCuda Computeの能力を持っています （バージョン）3.0互換のNvidiaカード。 Windows 7.
pip3.6.exe uninstall tensorflow-gpu
pip3.6.exe uninstall tensorflow-gpu
pip3.6.exe install tensorflow-gpu
いくつかの簡単な提案：1. GPU対応PIPパッケージをインストールしましたか？ （例： 'pip install tensorflow-gpu'）2.最初に' tf.Session'を作成したときにCUDAライブラリをロードすることに関するログメッセージはありますか？ – mrry
すぐにお返事ありがとうございます。私はtensorflow-gpuをインストールしました。セッションの初期化中に、私のカードが2.1の間に最小cuda計算能力が3.0であることを端末に書きました： –