Linux 上tensorflow gpu测试

本文详细介绍如何在Python环境中使用TensorFlow,通过设置会话配置参数log_device_placement为True,实现设备分配的详细日志记录,这对于理解计算图在不同硬件上的分布至关重要。

在终端输入

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

在这里插入图片描述

### Linux 系统 TensorFlow GPU 安装教程 #### 创建并激活虚拟环境 为了确保安装过程不会影响系统的其他Python包,在开始之前建议创建一个新的虚拟环境。 ```bash conda create -n Tensorflow python=3.8 conda activate Tensorflow ``` 这一步骤有助于隔离不同项目之间的依赖关系,减少冲突的可能性[^2]。 #### 安装必要的软件库 在安装TensorFlow-GPU前,需先安装一些基础的科学计算库: ```bash pip install numpy==1.19.5 pandas==1.2.4 scikit_learn==0.24.2 ``` 这些工具对于后续的数据处理和模型训练非常有用。 #### 安装特定版本的 TensorFlow-GPU 根据需求可以选择不同的方式来安装TensorFlow-GPU。一种方法是通过官方PyPI仓库直接安装指定版本: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.5.0 ``` 如果遇到网络问题或其他障碍,则可以考虑使用国内镜像源加速下载速度: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.5.0 -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 另外还可以利用sudo权限强制全局安装(不推荐用于个人开发环境): ```bash sudo pip3 install tensorflow-gpu==2.5.0 ``` 以上命令适用于大多数情况下的正常安装流程。 #### 手动下载whl文件进行离线安装 当无法在线获取所需资源时,可以从官网或者其他可信渠道下载对应的`.whl`文件,并将其放置于本地路径下执行安装操作: ```bash pip install tensorflow_gpu-2.2.0-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl ``` 这种方式特别适合那些处于内网环境中或对外部访问受限的情况[^4]。 #### 验证安装是否成功 完成上述步骤之后,可以通过简单的测试脚本来确认TensorFlow及其GPU支持功能已经正确配置完毕: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) print('GPU:', tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')) ``` 这段代码会打印出当前使用的TensorFlow版本号以及可用设备列表,其中应该能看到至少一块NVIDIA显卡的信息;最后一条语句则专门用来检测是否有有效的GPU被识别到。
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