查看tensorflow为CPU版还是GPU版

最新推荐文章于 2024-06-22 22:55:33 发布
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#tensorflow #gpu #cpu

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 4864
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
Tutorial--怎么看自己安装的Tensorflow是GPU版本的还是CPU版本的
qq_33472146的博客
06-29 2万+
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【tensorflow】查看所使用的tensorflow是GPU还是CPU版本
qq_37902216的博客
04-26 1万+
激活tensorflow环境，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()...
确定自己的TensorFlow是CPU还是GPU的版本
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02-05 5万+
参考文献： 一个叫【猪了个去】的答主的文章 https://www.zhihu.com/question/263850405/answer/274239685 更新了一次TensorFlow之后，才发现更成了CPU版，然后GPU版又存在，无比的难受。因为无法确定现在运行的TensorFlow到底是CPU版还是GPU版。然后找到了解决方案： 在Python环境中输入： import
查看Tensorflow 是使用GPU or CPU运行
胡侃有料的博客
07-11 3150
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
weixin_40827685的博客
04-24 5204
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 ...
基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决
09-18
如果你使用的是conda环境，可以使用以下命令进行安装（将`[version]`替换为所需的TensorFlow-CPU版本，例如1.12）： ``` conda install tensorflow-cpu=[version] ``` 完成上述步骤后，TensorFlow应该会默认使用...
Linux下python3.5 tensorflow的CPU版本和GPU版本
12-19
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查看TF是GPU版本还是CPU版本
hjxu2016的博客
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查看TF是GPU版本还是CPU版本 记性不好，留个爪 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())
tensorflow的gpu版本与cpu版本
QinZheng7575的博客
07-29 3275
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
tensorflow CPU版本和GPU版本完整搭建过程
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检测tf是否使用GPU
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测试tensorflow是否使用GPU import tensorflow as tf version = tf.__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) ========================================...
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