TensorFlow GPU版本仅支持NVIDIA的显卡。您需要确保您的显卡是NVIDIA的,并且已经安装了正确的驱动程序。另外,您也可以通过安装并运行一些GPU加速的深度学习框架(如PyTorch或MXNet)来检查GPU是否可用。如果这些框架能够在您的系统上正常运行,那么您的GPU应该是可用的。请注意,要使用TensorFlow的GPU版本,您需要安装与您的显卡...
要检查TensorFlow GPU是否可用,你可以按照以下步骤进行: 导入TensorFlow库: 这是使用TensorFlow任何功能的第一步,确保你已经安装了TensorFlow库。 python import tensorflow as tf 列出所有可用的GPU设备: 使用tf.config.list_physical_devices('GPU')可以列出所有可用的GPU设备。 python gpus = tf.config.list_physical...
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...
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。