检测Tensorflow-GPU是否可用

最新推荐文章于 2023-09-26 12:02:33 发布

原创最新推荐文章于 2023-09-26 12:02:33 发布 · 1.9k 阅读

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本文介绍如何使用TensorFlow检查系统中可用的GPU设备，这对于深度学习开发者来说是配置环境的基础。通过代码实例，读者将理解如何列出GPU设备并查看其状态。

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输出列表：[] ，表可用

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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验证TensorFlow是否能调用到GPU

tingyunye的博客

08-31

1153

验证TensorFlow是否能调用到GPU的代码。

linux系统下，在anaconda虚拟环境中安装tensorflow-gpu

最新发布

wwwwzm的博客

04-20

499

【代码】linux系统下，在anaconda虚拟环境中安装tensorflow-gpu。

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

TensorFlow-gpu测试

12-17

TensorFlow-gpu版本测试代码，用于测试当前设备所使用的GPU类型

检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式

09-18

今天小编就为大家分享一篇检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

TensorFlow查看GPU是否可用

自己在学习过程中的总结

09-26

3908

tensorflow查看GPU是否可用，在一次的项目中，由于项目tensorflow版本为1.14.0，所以按照官网的要求就务必安装CUDA 10 ，CUDNN 7.4，但是CUDNN 7.4就没办法安装到虚拟环境里面，所以本人安装了CUDNN为7.6.0的版本。然后测试发现也是可以的，故我个人认为，安装好CUDA之后，安装CUDNN只需要通过`conda search cudnn --info`找到CUDA支持的CUDNN就可以了。

查看torch，tensorflow是否可用GPU

m0_55019159的博客

05-10

1360

【代码】查看torch，tensorflow是否可用GPU。

tensorflow-gpu测试代码.pdf

05-06

接下来，使用 `tf.test.is_gpu_available()` 函数来检测系统中是否有可用的 GPU： ```python if tf.test.is_gpu_available(): print("GPU 可用") else: print("GPU 不可用") ``` 如果这个函数返回 `True`，说明 ...

tensorflow2.5.0-GPU测试工程

07-27

4. **测试代码**：编写Python脚本，导入TensorFlow库，检查GPU设备是否可用，然后加载模型并进行图像处理。最后，压缩包中的`testTF-GPU`可能是测试脚本或结果文件，包含具体的测试用例和性能数据。通过分析这些...

TensorFlow-GPU 安装 -- 056

小麦粒的Python

02-27

2579

安装 tf-gpu 基本步骤和显卡介绍1、基本步骤1）判断电脑是否支持cuda2）安装NVIDIA显卡驱动3）安装64位的Python 3.64）安装tensorflow-gpu5）...

Ubuntu20.04上安装Tensorflow-gpu 2.5.0和pytorch(GPU),以及Anaconda+pycharm

qq_38847794的博客

04-20

4254

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、安装Anaconda二、安装显卡驱动三、安装GPU版Tensorflow四、安装CUDA五、安装cuDNN六、安装Pytorch七、安装Pycharm总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文介绍Ubuntu20.04上安装Tensorflow-gpu 2.5.0和pytorch(GPU),以及Anaconda+pycharm，亲测好用，其他版本可以自行查阅按照此方法安装。提示：以下是本篇文章正文内容.

【TensorFlow】检测TensorFlow GPU是否可用

zoetu

07-23

1919

前提pipinstalltensorflow-gpu==1.14已经成功，检测是否可以使用gpu

判断tensorflow-gpu是否可以用

qq_63119830的博客

03-18

898

如果最后出现了True，则代表可用用，如果出现了False，则不行。查看tensorflow-gpu是否可用。

查看tensorflow是否为GPU版本,并检查gpu是否可用

weixin_43301333的博客

05-02

3万+

正常来说这段demo用gpu的话十几秒就能训练好，证明是可以使用gpu进行推理和反传的。

测试tensorflow-gpu是否可用

m0_55496896的博客

10-05

1372

测试tensorflow-gpu是否可用

检测安装Tensorflow后是否成功调用GPU

小白菜快努力

03-03

1万+

如何查看tensorflow-gpu是否可用

热门推荐

lidichengfo0412的博客

10-19

6万+

进入python编译环境，输入一下代码，如果结果是True，表示GPU可用 import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())

Tensorflow中查看gpu是否可用

sinat_28371057的博客

11-12

1423

Tensorflow中查看gpu是否可用使用tf.test.is_gpu_available()函数可直接返回 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() Tensorflow测试程序 # Python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ...

在TensorFlow环境中查看GPU是否可用

12-16

4840

查看是否有GPU import tensorflow as tf gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name() print(gpu_device_name) 输出 /device:GPU:0 GPU是否可用 # 返回True或者False tf.test.is_gpu_available() from tenso...

tensorflow查看是否有GPU可用

qq_40862118的博客

11-28

2438

查看是否有GPU可用 from tensorflow.python.client import device_lib # 列出全部的本地机器设备 local_device_protos = device_lib.list_local_devices() # 打印 print(local_device_protos) # 只打印GPU设备 [print(x) for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU'] tensorflow使用GPU

检测tensorflow-gpu是否调用gpu

05-02

要检测tensorflow-gpu是否调用gpu，我们可以使用以下方法： 1. 首先，需要确保安装的是tensorflow-gpu而不是tensorflow。可以在python中使用以下代码检查： import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) 如果输出为True，则说明tensorflow-gpu已经成功安装了。 2. 还可以在python代码中手动指定使用哪个gpu进行计算。例如，以下代码将使用第一个可用的gpu： import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) 3. 在运行训练模型时，可以通过观察gpu使用情况来确定tensorflow-gpu是否已经正确调用gpu。可以使用nvidia-smi命令（仅限于NVIDIA显卡）来查看gpu使用情况。例如，以下命令将每秒刷新gpu使用情况： watch -n1 nvidia-smi 4. TensorFlow提供了一些可以用来测试gpu和cpu性能的工具，例如TensorFlow Benchmarks。可以使用它们来测试gpu性能以确保tensorflow-gpu已经成功调用了gpu。综上所述，通过上述方法，可以判断tensorflow-gpu是否正确调用了gpu。