System-Setup
- Windows 11
- RTX 3050 Laptop GPU
- NVIDIA-Treiber 566.36 (CUDA 12.7)
- Anaconda3 (Python 3.13)
- TensorFlow 2.20.0
- TensorFlow installiert:
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pip install tensorflow==2.20.0 - Die neuen GPU-Extras ausprobiert, aber aufgrund der nvidia-nccl-cu12-Abhängigkeit fehlgeschlagen.
Ergebnisse in: „Keine passende Distribution für nvidia-nccl-cu12 gefunden“.
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pip install tensorflow[and-cuda] --upgrade - Also habe ich die CUDA- und cuDNN-Räder manuell installiert:
Alle erfolgreich installiert.
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pip install --upgrade nvidia-cublas-cu12 nvidia-cuda-runtime-cu12 nvidia-cudnn-cu12 nvidia-cufft-cu12 nvidia-curand-cu12 nvidia-cusolver-cu12 nvidia-cusparse-cu12 - Verifiziert, dass CUDA funktioniert:
Die Ausgabe sieht normal aus: NVIDIA-SMI 566.36 Treiberversion: 566.36 CUDA-Version: 12.7
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nvidia-smi - Habe den Treiber auch direkt getestet:
Funktioniert einwandfrei: „CUDA-Treiber gefunden!“
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py -c "import ctypes; ctypes.WinDLL('nvcuda.dll'); print('CUDA driver found!')" - Dann habe ich TensorFlow überprüft:
Ausgabe: TF-Version: 2.20.0 GPUs: []
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py -c "import tensorflow as tf; print('TF version:', tf.__version__); print('GPUs:', tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Nach dem, was ich gelesen habe, könnte es daran liegen, dass TensorFlow 2.20.0 unter Windows + Python 3.13 keine hat GPU-fähiges Rad noch nicht. Alles andere (PyTorch, CUDA-Tools) funktioniert einwandfrei, aber TF sieht die GPU einfach nicht.
Hat es schon jemand geschafft, die TensorFlow-GPU unter Python 3.13 mit CUDA 12.7 zum Laufen zu bringen?
Oder sollte ich auf Python 3.10 / 3.11 herunterstufen und stattdessen TensorFlow 2.17.0 verwenden?
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