查看tensorflow为CPU版还是GPU版

最新推荐文章于 2025-05-19 15:05:00 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow gpu cpu
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在python中运行以下代码：

    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    sess.close()

若运行结果打印的log出现本机的显卡型号，则为GPU版tensorflow，否则为CPU版tensorflow

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教你如何一招查看 Tensorflow 是GPU版本 or CPU版本
风口IT猪的成长录
07-30 4714
查看 Tensorflow 是GPU还是CPU版本 在Python环境中输入： import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices()) 输出： [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU
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Tensorflow GPU版本安装教程（CUDA Toolkit，cuDNN）
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确定自己的TensorFlow是CPU还是GPU的版本
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查看Tensorflow 是使用GPU or CPU运行
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every blog every motto: You never know how strong you really are until being strong is the only choice you have。 0. 前言 查看Tensorflow2是使用GPU还是CPU小结 1. 正文 说明： 只要配置好GPU的驱动和cuda以及cudnn等工具，程序执行默认先使用GPU，如果不能执行再使用CPU 1.1 tensorflow 1.x 查看日志信息，若包含GPU信息，就是使用GPU impo
【cpu or gpu】【tensorflow】怎么查看用的是CPU还是GPU
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方法1 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 　 参考博客 可用设备为： [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { }] 原来只有一个CPU设备可用了。于是检查下tensorflow的版本情况： pip3 list ...
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本博客旨在为初学者提供一份全面的指南，介绍如何根据个人电脑的配置选择并安装适合的TensorFlow版本。内容涵盖了如何查看电脑显卡型号以确定是安装CPU还是GPU版本的TensorFlow，创建Python虚拟环境，以及使用conda命令查找可用的TensorFlow版本。同时，文章还提供了安装过程中可能遇到的问题及其解决方法，确保读者能够顺利完成安装过程，并开始他们的机器学习或深度学习项目。
基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决
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TensorFlow安装CPU版本和GPU版本
Huanghuali_的博客
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查看TF是GPU版本还是CPU版本
hjxu2016的博客
02-24 1308
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吐槽！ tensorflow的cpu和gpu是两个不同版本，需要在两个环境 草，咋这么麻烦，不如pytorch用gpu多方便 还有安装版本一大堆还要考虑适配真的恶心 为啥一大堆这种历史遗留版本啊驱动啊问题，啥时候能让开发者傻瓜安装 解决 听完了吐槽，现在说一下我的安装过程 CPU版 annaconda创建一个新的环境，其中python是3.5.6 然后conda install tensorflow 完了之后，再vscode新建一个文件夹，我是直接把以前pytorch的.vscode文件夹复制过来了，就省的
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爱吃冰淇凌的羊驼
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