本文档介绍了如何使用Tensorflow和Pytorch测试GPU及CUDA的可用性。通过在AnacondaPrompt中激活环境，然后运行特定的Python代码，可以检查GPU是否能够被Tensorflow和Pytorch识别。如果`tf.test.is_gpu_available()`返回`True`，表示GPU可用；返回`False`则表示不可用。同样，`tf.test.is_built_with_cuda()`确认CUDA是否在Tensorflow中构建。对于Pytorch，`torch.cuda.is_available()`返回`True`意味着CUDA支持已启用。
Tensorflow 测试GPU是否可用
1.打开Anconda Prompt进入环境
conda activate tf //激活环境名为tf的环境
2.输入python，进入python
3.输入测试代码
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
4.打印结果
True //表示GPU可用
False//表示GPU不可用，需要排查原因
5.测试CUDA 是否可用
import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda()
//输出结果
//True 表示CUDA可用
//False表示CUDA不可用，需要排查原因
Pytorch 测试GPU是否可用
import torch
print(torch.cuda.is_available())
///输出结果为True，表示CUDA可用
///输出结果为False，表示CUDA不可用
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