import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) 如果返回 True,则表示您的计算机上已安装可用的 TensorFlow-GPU。如果返回 False,则表示您的计算机上没有可用的 TensorFlow-GPU 或您需要检查上述步骤中的设置。 查看日志信息:在安装 TensorFlow-GPU 时,您可以查看日志信
yes,各位看到的是一条报错信息,就是这条报错导致我输出False,我当时最后发现这玩样然后改完后有点想口吐芬芳,就说啊,其他框架可以调用GPU,咋就你TF不行。这段报错出现在tf.test.is_gpu_available()的输出里,可以仔细悄悄,如果有的话,那解决方法...前面说了复制粘贴的事情,请看Question I 当我改完这个以后,...
要检查TensorFlow是否正确地识别了GPU设备,可以运行以下代码: print(tf.test.is_gpu_available()) 如果输出为True,则表示TensorFlow已正确识别GPU设备。现在,我们可以使用TensorFlow在GPU上进行测试。以下是一个简单的示例,演示了如何创建一个简单的神经网络并在GPU上运行它: import tensorflow as tf # 创建一个简单的...
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() Tensorflow-GPU版本问题总结 对,然后就是开始找问题了 问题1:中文官网没有的提示 大家还记得这张图吗?长得和我上面跟大家截过的图很像吧,但是上面那张是在中文官网截的图,这张是我换成英文版之后的,然后出现了一条提示,2.10版本后的tensorflow的cpu和gpu...
tf.test.is_gpu_available() 哦吼,还是False,难道是没有装CUDA和cuDNN的原因?那就下载安装一个,CUDA文件大小3.1 GB,又不小。下载链接如下: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.3.1/local_installers/cuda_12.3.1_546.12_windows.exe ...
开始未添加ROCm和cuda支持,编译成功后跑图片分类任务,发现使用的是CPU而不是GPU,tf.test.is_gpu_available()返回false 尝试重新编译,添加cuda支持环境没有nvidia卡找不到文件,请问如何添加对Ascend NPU卡的支持?AnRX 帖子 9 回复 163 你好,关于tf的安装可以参考https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CAN...
is_gpu_available 函数确实已被弃用。这意味着在未来的TensorFlow版本中,这个函数可能会被完全移除,因此不建议在新代码中使用它。 查找TensorFlow官方推荐的替代方法: TensorFlow官方推荐的替代方法是使用 tf.config.list_physical_devices('GPU') 来检查GPU是否可用。这个函数会返回一个列表,其中包含所有可用的GPU设备...
tf.test.gpu_device_name() 如果non-GPU安装了该软件包的版本,则该函数还将返回False。使用tf.test.is_built_with_cuda来验证是否TensorFlow是建立在CUDA的支持。 *注意*:tf.test.is_gpu_available已弃用。请参考这里 警告:此功能已被弃用。它将在将来的版本中删除。更新说明:改用tf.config.list_physical_devic...
在安装好tensorflow-gpu后, 执行下面代码,如果打印use GPU true,则代表gpu安装完成,可以使用gpu进行训练。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtensorflowastf gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",tf.__version__)print("use GPU",gpu_ok) ...
import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available() 完蛋,应该就是之前修改GPU的工作模式为WDDM导致的(切换到WDDM模式,Tesla M4可以用于本地显示输出了!)。 这下好了,遗留两个问题 ,一是pip安装的下载速度太慢 ,二是要修改GPU的工作模式为TCC,或者说是不修改工作模式为WDDM,我们下次再试一下。