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解决:Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set


解决:Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set

  • ​​实验环境​​
  • ​​提示如下​​
  • ​​分析原因​​
  • ​​解决方法​​

实验环境

  • Windows 10
  • NVIDIA GeForce GTX 1050
  • CUDA11.0
  • CUDNN 8.0
  • Tesorflow-gpu 2.4.1

提示如下

解决:Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set_python

分析原因

据说是Tesorflow-gpu 2.4.1,默认情况下,不再注册XLA:CPU和XLA:GPU设备。如果确实需要它们,请可使用

os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'

但是此标志最终将在后续发行版中删除。

解决方法

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

print(tf.__version__)
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())

改为

import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
print(tf.__version__)
a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)
print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())

即可!

解决:Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set_cudnn_02


解决:Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set_cudnn_03


你将会发现,在代码开头加了

os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'

将不会有

Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set

提示!


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