Jupyter笔记本中的Tensorflow-gpu不能识别GPU

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我在jupyter环境中安装了cuda、cudann和tensorflow-gpu，之后我试图在该环境中检查我是否有gpu支持，但在list_local_devices中没有显示gpu。我的笔记本上有geforce 1050 ti gpu。

import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2"
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
我得到的答案是：-
[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
incarnation: 5705862024723076222
False


         
          python


         
          tensorflow

gpu


        
         
          
          
           aanchal bansal
          
         
         
          发布于
          
          2019-01-10


          
           
            
            
             Christoph Schranz
            
           
           
            发布于
            
            2019-12-28


          
           已采纳


          
           
            也许设置CUDA路径会更好，比如。
           
           export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
并将其附加到你的本地~/.bashrc。
还要确保CUDA的安装是正确的，就像描述的那样here.
nvidia-smi 
should return something like:

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