运行测试代码:您可以使用以下代码来测试 TensorFlow-GPU 是否可用: 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 Te...
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...
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,...
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CUDA支持。 使用tf.test.is_gpu_available()方法来检查当前系...
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...
查看tensorflow 编译 gpu支持 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 背景 环境:Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了,虽然现在的已经是2.0版本了) 如下图是各个版本的cuda版本信息,在安装时需要看清楚,并不是所有的gpu版本都是cuda_8.0...
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。 长按二维码关注...
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...
【Tensorflow 2】查看GPU是否能应用 import tensorflowasprint(.test.is_gpu_available()) 如果输出True,则可以应用,如果输出False则不能应用。
此处要注意tensorflow-gpu版本!博主原来的tensorflow是2.1.0版本,然后就install了一个2.1.0版本的tensorflow-gpu。如下图, 检查当前gpu是否available importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available()) False 实测不行,tf.test.is_gpu_available()输出是False。