win10跑深度学习程序无法调用gpu的问题（已解决）

win10跑深度学习真的是一言难尽，但是windows系统又使用的比较习惯，过去使用过ubuntu系统，里面写文档什么的确实不习惯，所以自己做的实验项目也主要是以win10为主工具是常见的pycharm+anaconda+win10

采用的是keras2.3.1，更改了程序中一些代码之后，每次跑模型都会中断

记录一下，防止碰见类似问题再次遗忘吧。。。

每次程序跑起来打开任务管理器就是这个样子。。。。。。

gpu是一点儿没出力。。。。我寻思你起码是个980Ti啊，你不出力要你有啥用。。。。

在pycharm的terminal终端输入python，进入python环境

在python中输入如下代码

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

在terminal中发现

发现问题，检测不到gpu

只有一个cpu（-1）

经过我的查询与研究分析可能存在很多种问题（血泪史）

1，tensorflow版本与显卡版本不对应（或者没有安装对应gpu版本）

2，cudnn与cuda和相应的python版本以及对应的tensorflow或keras版本不对应

1，2解决方法很简单，寻找对应的版本重新安装即可，网上教程很多，有的是使用代码在终端加载，有的是在英伟达官网下载文件安装，这些方法都可以的，

你也可以尝试重新安装显卡驱动程序或更新显卡驱动程序，但我的问题不在这里，所以我不会重复，但我仍然需要尝试。

3，代码未调用gpu

尝试在运行的程序头部输入以下代码

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"    #使用的gpu的编号，使用第 0 个

但是显然我的gpu都识别不到，问题也并不在这里

4，anaconda下的环境在pycharm中并未进入

这是我所存在的问题

在conda下创建的环境在pycharm中进入 File Setting

在project中选择interpreter

右侧python interpreter 选中所需conda的环境

但是

但是

对于我的电脑pycharm来讲，并没有进入这个虚拟环境，到现在我都不知道为什么，同样的设定在其他电脑上就行。。。。

比如在pycharm terminal中输入

conda info --envs

会发现

我的程序依然在pycharm中处于base环境中。而非创建的虚拟环境里

https://zhuanlan.zhihu.com/p/441469719

用了上述的方法之后

这才算是进入了（个人认为）

5，缺少必要的cuda组件（个人认为有可能是win10跑程序的bug，这也是我一直以来未发现的核心问题）

之前一直会或多或少的提示缺少cudnn某某组件，但是没有注意，全心全意的在解决环境的问题，环境的问题解决了也没有类似提示了

当我觉得终于搞定了的时候再次

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

结果

我真不敢相信我还是认不出来。请不要理会我犯的几次打错代码的愚蠢错误。)

从下图我当时写的研究记录来看，我的心情不太妙

不过还是功夫不负有心人找到了问题

could not locate zlibwapi.dll Please make sure it is in your library path.

从官网下载所需组件并将其添加到path中

官方网站地址

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows

添加到path中或者是添加到cuda

右键此电脑 ----属性-------高级系统设置

环境变量------path--------添加

path路径添加zlib123.dll.zip解压后的zlibwaip.dll路径

然后再次尝试

可以发现有-1和0号两张卡

cpu 与gpu全都能识别到

解决了。。。。撒花

总结一下，如果有能力，除了看中文资料外，可以Google一下适当参考一些英文论坛上的信息或者官方网站，确实多用一门语言，就会有更多的想法可以参考。

Original: https://blog.csdn.net/qq_44104483/article/details/125521779
Author: Sawyer Zhang
Title: win10跑深度学习程序无法调用gpu的问题（已解决）