Tensorflow GPU正确安装，但Anaconda在CPU上运行它

这是我第二次经历张量流（gpu）的整个安装过程。Tensorflow GPU正确安装，但Anaconda在CPU上运行它

# Creates a graph. 
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') 
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') 
c = tf.matmul(a, b) 
# Creates a session with log_device_placement set to True. 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 
# Runs the op. 
print(sess.run(c))

（The Source）

它成功地认识到GPU和运行在其上的基质的功能：当我在CMD activate tensorflow运行，然后，如果我在Python解释装入以下测试代码这个时候。当我打开Anaconda Spyder IDE时，并以相同的方式运行相同的测试，解释器说代码正在CPU上运行。我该如何解决这个问题？什么可能导致它？我在Win 10上运行。

任何帮助都会很有用，谢谢您提前。

亲切的问候， Konny

来源

2017-06-28 KDX2

当你打开spyder env时，你是什么意思？这是一个不同的环境？ – JCooke

我的意思是Spyder IDE，会编辑它。 – KDX2

没有使用它，但你确定它使用正确的解释器吗？ – JCooke

它不是这个星球上最好的解决办法，但对我的工作下列： 1.打开CMD。 2.输入activate tensorflow 3.输入spyder 4.让它加载一切。现在上面的测试显示tensorflow确实在GPU上运行。这不是一个好的解决方案，因为spyder的每个开放必须以这种方式发生。目前这个工作。是的，它默认情况下指向错误的tensorflow环境。我的问题是，我不知道我的计算机上在cmd中运行的位置。当我设法解决这个问题时，我会更新答案。

来源

2017-06-28 14:01:44 KDX2

你有没有可能在过去安装过tensorflow的cpu-only版本？ – GPhilo

@GPhilo是的，我做到了。据我记忆，我通过spyder的pip灌输它，然后将其移除，并检查它无法加载张量流，但无法加载。所以，删除是成功的。然后，我安装了tensorflow-gpu，cuda，升级了nvidia驱动程序并获得了cudNN 5.1，因为6.0无法正常工作。我记得conda有一些虚拟envts，也许在其中我已经安装了tensorflow的另一个副本，以便内核绑定到它，而不是gpu。我会尝试摆脱这些环境，并尝试'conda创建-n tensorflow-gpu'，看看我能从那里得到什么 – KDX2

我认为你的仅CPU的tensorflow仍然在某处。您用来打开IDE的Spyder快捷方式是使用环境名称的快捷方式？（例如，如果你的env是MyTensorEnv，那么如果你在env中创建anaconda的包时，它会是'Spyder（MyTensorEnv）'） – GPhilo

Tensorflow GPU正确安装，但Anaconda在CPU上运行它

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