检查TensorFlow 版本:TensorFlow-GPU 需要与 TensorFlow 版本兼容。您可以在终端中运行以下命令来检查已安装的 TensorFlow 版本: pip show tensorflow 如果已安装 TensorFlow,则会显示 TensorFlow 版本信息。请确保您安装的 TensorFlow-GPU 与 TensorFlow 版本兼容。 运行测试代码:您可以使用以下代码来测试 TensorFlow-GPU 是...
在TensorFlow中,查看GPU是否可用通常涉及几个步骤,包括导入TensorFlow库、检查物理设备列表,并判断这些设备中是否包含GPU。以下是按照您给出的提示,分点回答您的问题,并包含相应的代码片段。 1. 导入TensorFlow库 首先,需要确保已经安装了TensorFlow,并且TensorFlow的版本支持GPU(即安装的是TensorFlow-GPU版,但在TensorFlow ...
总结而言,检查TensorFlow和PyTorch是否为GPU版本,以及确认GPU是否可用,主要通过上述代码执行后的返回值。空列表代表未检测到GPU,而 `True` 或 `False` 则表示是否使用了GPU版本的库。通过此方法,可以有效判断和利用GPU资源。
1、tensorflow 1.1 2.x版本 输入以下即可知,如果返回[],则是没有。 import tensorflow as tf gpu_out=tf.config.list_physical_devices('GPU') print(gpu_out) 结果: 1.2 1.x版本 import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() 如果有gpu,效果如下: 2.pytorch import torch torch.cuda.is_availabl...
查看tensorflow是否支持GPU,以及测试程序 测试程序 # Python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 1. 2. 3. 4. 5. 是否支持GPU import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)...
查看keras认得到的GPU from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 1. 2. Out[28]: ['/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'] 1. 查看更详细device信息 from tensorflow.python.client import device_lib ...
tensorflow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。tensorflow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备,比如CPU在tensorflow中的名称为/cpu:0。在默认情况下,即使机器有多CPU,tensorflow也不会区分...
tensorflow 单机多GPU 实例,tensorflow默认单机占用多个GPU的内存,实际只一个GPU在跑,要自己改程序并行化https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py