tensorflow获取可用GPU设备

如何列出所有pytorch能用的GPU?pytorch查看GPU列表 【代码】如何列出所有pytorch能用的GPU?pytorch查看GPU列表。 阅读详情

正常来说,运行下面两句会打印tensorflow能用的CPU和GPU,以及相关的设备参数

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

以下罗列几个常用的查看service配置的函数:

使用tensorflow查询机器上是否存在可用的gpu设备

def is_gpu_available(cuda_only=True):
  """
  code from https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/platform/test.py
  Returns whether TensorFlow can access a GPU.
  Args:
    cuda_only: limit the search to CUDA gpus.
  Returns:True/False
    True if a gpu device of the requested kind is available.
  """
  from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib

  if cuda_only:
    return any((x.device_type == 'GPU')
               for x in _device_lib.list_local_devices())
  else:
    return any((x.device_type == 'GPU' or x.device_type == 'SYCL')
               for x in _device_lib.list_local_devices())

使用tensorflow获取可用的gpu设备编号

def get_available_gpus():
    """
    code from http://stackoverflow.com/questions/38559755/how-to-get-current-available-gpus-in-tensorflow
    """
    from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib
    local_device_protos = _device_lib.list_local_devices()
    return [x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU']

返回格式为:['/device:GPU:0', '/device:GPU:1']

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/littlehaes/article/details/82317220

                    https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35653315/article/details/71403386

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