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
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
将
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!
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!