Bonjour à tous,


j'essaie actuellement d'utiliser un réseaux de neurones qui semblerait me bouffe tellement de mémoire que j'ai toujours un soucis avec tensorflow dans son utilisation. En effet, il semblerait que ce dernier n'utilise pas ma Quadro P5000 qui est installe dans mon PC !

J'ai une version de CUDA égale à 10.0, tensorflow 2.2.0 installé ainsi que tensorflow-gpu. Lorsque je lance les commandes suivantes :

Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
 tf.test.gpu_device_name()
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
 tf.config.list_physical_devices('GPU')
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
tf.test.is_gpu_available()
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
j'ai respectivement les sorties suivantes dans un Jupyter notebook : " " ; [ ] ; "False" ; module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

J'ai regardé du côté de nvidia via la commande nvidi-smi en shell et voici une capture :
Nom : Capture du 2020-07-21 15-54-40.png Affichages : 1173 Taille : 71,7 Ko

Je ne vois pas comment je peux dire à 'mon' tensorflow de runer le code via mon GPU ... J'ai regardé de mon côté mais je dois dire que connaissances sur CUDA je rame pas mal, mais je pense que pour tensorflow il me manque une petite étape et je ne vois pas du tout comment avance.

Merci à vous pour votre aide

-M