4、深度学习中的硬件加速与模型优化

深度学习中的硬件加速与模型优化

1. 硬件加速之GPU可用性检查

在深度学习领域，GPU的使用能显著提升计算性能。下面介绍如何检查GPU的可用性。

1.1 使用Google Colab测试

最简便的测试GPU加速的方法是使用Google Colab。步骤如下：
1. 在Google Colab中创建一个新的笔记本。
2. 激活GPU加速。
3. 导入TensorFlow：

import tensorflow as tf

1.2 检查GPU可用性代码

使用以下代码可以简单检查是否有可用的GPU：

print(tf.test.is_gpu_available())

此代码会根据是否有可用GPU返回True或False。更复杂一些的检查方式如下：

device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != '/device:GPU:0':
    raise SystemError('GPU device not found.')
print('Found GPU at: {}'.format(device_name))

1.3 可能遇到的问题及解决方法

如果运行上述代码时出现 SystemError: