gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")找不到gpu

可能存在以下几种情况：

1. 没有安装GPU版本的TensorFlow。你需要使用`pip install tensorflow-gpu`安装GPU版本的TensorFlow。

2. GPU驱动没有正确安装或配置。你可以检查GPU驱动是否正确安装并配置好，并确保你的TensorFlow版本与所安装的GPU驱动版本兼容。

3. 系统中没有可用的GPU。你可以使用`nvidia-smi`命令来查看系统中是否安装了GPU。

4. GPU被其他程序占用。你可以使用`nvidia-smi`命令来查看当前GPU的使用情况，如果有其他程序在使用GPU，则需要等待它们完成后才能使用GPU。

如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试重启计算机或者升级GPU驱动。

相关问题

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')

这代码是用来获取可用的GPU设备列表的，它是TensorFlow的一部分。在使用TensorFlow进行GPU加速计算时，我们需要先获取可用的GPU设备列表，然后将其分配给对应的TensorFlow会话。该函数会返回一个列表，其中每个元素代表一个可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备，则返回一个空列表。一般来说，我们需要在执行任何需要GPU加速的代码之前调用该函数，以确保TensorFlow能够正确使用GPU加速。

import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

你的问题是如何设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长？你可以使用以下代码来设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

这段代码会列出所有可用的 GPU，并且将它们的内存增长模式设置为 True。这样做可以动态分配 GPU 内存，根据需要增加分配的内存量。