Keras/Tensorflow не использует графический процессор во время обучения ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь подогнать свою модель к графическому процессору, но тензорный поток не используется для обучения. Самое странное, что тензорный поток обнаруживает мой графический процессор и загружает на него данные. Я использую WSL2 в Windows 10.
Запустив print(tf.config.list_physical_devices('GPU')), я получаю следующее:
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

Во время подгонки tensorflow выводит следующее:
Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 5660 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6

Loaded cuDNN version 90300
...
XLA service 0x7f3700027ba0 initialized for platform CUDA (this does not guarantee that XLA will be used). Devices:
StreamExecutor device (0): NVIDIA GeForce RTX 3050, Compute Capability 8.6
disabling MLIR crash reproducer, set env var `MLIR_CRASH_REPRODUCER_DIRECTORY` to enable
Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process.

Запуск nvidia-smi.exe до и во время обучения дает одинаковые результаты, за исключением увеличения общего использования памяти, процессы остаются прежними, в том числе и в диспетчере задач использование графического процессора составляет около 1%.
Не уверен, что это важно, но я тоже получаю это во время выполнения:
E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:477] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
E0000 00:00:1731096046.405568 658 cuda_dnn.cc:8310] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
E0000 00:00:1731096046.606776 658 cuda_blas.cc:1418] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered
2024-11-08 21:00:55.537888: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... g-training