要判断TensorFlow是否可以使用GPU,可以通过以下方法进行检查: 使用TensorFlow的内置方法tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)来列出可用的GPU设备。如果返回一个空列表,则表示没有可用的GPU。 使用tf.test.is_built_with_cuda()方法来检查TensorFlow是否已经编译了CUDA支持。如果返回True,则表示TensorFlow已经编译了CUD...
如果你只想让tensorflow使用你指定的某个GPU可以,可以加上20行tf.config.set_visible_devices(devices=gpu[0], device_type='GPU'),这行命令会设置当前可见GPU为tf.config.list_physical_devices('GPU')返回的列表中的第一个GPU,如果你有多个GPU的话,通过这行命令就可以让tensorflow只使用第一个GPU,如果你要使...
=tf.config.experimental.list_physical_devices(‘GPU’) if gpus: try: # 设置GPU为增长式占用 forgpuin gpus... create -n your_env_namepython=x.x比如我们要创建一个名字为tf2。0,python版本为3.7的虚拟环境输入conda create -ntf20python ubuntu安装TensorFlow(CPU,GPU) ...