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1\. まずNVIDIAのドライバーをインストールしました（使用GPU: RTX 3070）  
ドライバーの選択肢は１種類だったので、それをインストールしました

```

    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 457.30       Driver Version: 457.30       CUDA Version: 11.1     |
    |-------------------------------+----------------------+----------------------+
    | GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
    | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
    |                               |                      |               MIG M. |
    |===============================+======================+======================|
    |   0  GeForce RTX 3070   WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
    |  0%   46C    P8    17W / 220W |    951MiB /  8192MiB |      0%      Default |
    |                               |                      |                  N/A |
    
```

2\. <https://www.tensorflow.org/install/source_windows> を参照し、tensorflow-gpu,
CUDA, cudnnのインストールを行いました  
導入したバージョンは以下の通りです

  * tensorflow-gpu : 2.3.0
  * CUDA: 10.1
  * cudnn : 対応表にはcudnnのバージョンは7.4となっていますが、10.1に対応する7.4のcudnnが無かったので、7.6.0をインストールしました

3\. CUDAのbin, lib, include 及び cudnnのbin, lib, includeに対してパスを通しました

以上の１～３を実行し

```

    from tensorflow.python.client import device_lib
    device_lib.list_local_devices()
    
```

を実行した結果以下のような出力になりました

```

    [name: "/device:CPU:0"
     device_type: "CPU"
     memory_limit: 268435456
     locality {
     }
     incarnation: 12021063292993637340,
     name: "/device:XLA_CPU:0"
     device_type: "XLA_CPU"
     memory_limit: 17179869184
     locality {
     }
     incarnation: 15504652035085358081
     physical_device_desc: "device: XLA_CPU device",
     name: "/device:XLA_GPU:0"
     device_type: "XLA_GPU"
     memory_limit: 17179869184
     locality {
     }
     incarnation: 3031884862663100678
     physical_device_desc: "device: XLA_GPU device"]
    
```

nvidia-smi を実行してもpythonが実行プロセスに表示されないため、うまくいっていないと考えています。

Python のバージョンは3.8を使用しています。

もし解決策に心当たりがある方がいらっしゃいましたら、ご教授よろしくお願いします
CC BY-SA 4.0
2020-11-17T13:46:41.460
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2020-12-05T11:41:51.680
2020-11-18T04:19:39.587
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42762
question
tensorflow cuda gpu
tensorflow-gpu の導入がうまくいきません [RTX 3070]
以下のサイトの通りに導入を行うことで、GPU利用ができるようになりました。表記が英語であるため、簡単に手順を紹介します。ただし、対象はRTX
3000番シリーズのみです。

[RTX 3090 and Tensorflow for Windows 10 - step by step :
tensorflow](https://www.reddit.com/r/tensorflow/comments/jsalkw/rtx_3090_and_tensorflow_for_windows_10_step_by/)

**①**

  * Python 3.8
  * tf-nightly-gpu (2.5.0.dev20201120)
  * CUDA 11.1
  * cudnn 8.0.5 for CUDA 11.1
  * Visual Studio 2019 (C++の環境)

をインストールします

**②** cudnn内の"lib", "include", "bin" をCUDA内にコピーします。その際上書きして大丈夫です。

**③** 以下のディレクトリにパスを通します。  
`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin`  
`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp`  
`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\CUPTI\lib64`  
`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include`  
ディレクトリ名は一例なので、各個人の構成に合わせて適宜変更してください

その後一度パソコンを再起動してください

ここまでで、起動後GPU認識ができた方は終了です。

**④** **私含め③までではGPUが認識されなかった人へ**  
上の①～③を実行しただけではおそらく、GPU認識はうまくいきません。おそらく認識されなかった方はAnacondaの起動ログに`cusolver64_10.dll`が見つけられなったという旨のエラーが出ていると思います。  
出ている方は

```

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin　
    
```

内の`cusolver64_11.dll`を`cusolver64_10.dll`に名称を変更してください。

以上で私は導入することができました。
CC BY-SA 4.0
2020-12-05T10:42:24.030
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2020-12-05T11:41:51.680
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