我已经在我的ubuntu 16.04中安装了tensorflow,使用的是ubuntu内置的apt cuda安装。

现在我的问题是,我如何测试tensorflow是否真的使用gpu?我有一个gtx 960m gpu。当我导入tensorflow时,这是输出

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally

这个输出是否足够检查tensorflow是否使用gpu ?


当前回答

如果你用的是张量流2。x使用:

sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))

其他回答

如果你用的是张量流2。x使用:

sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))

在Jupyter或你的IDE中运行这个命令,检查Tensorflow是否使用GPU:

在新版本的TF(>2.1)中,检查TF是否使用GPU的建议方法是:

tf.config.list_physical_devices('GPU')

在Jupyter上运行以下命令,

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

如果你已经正确地设置了环境,你将在运行“jupyter notebook”的终端中得到以下输出,

2017-10-05 14:51:46.335323: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1030] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Quadro K620, pci bus id: 0000:02:00.0)
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Quadro K620, pci bus id: 0000:02:00.0
2017-10-05 14:51:46.337418: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\35\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:265] Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Quadro K620, pci bus id: 0000:02:00.0

你可以看到我在使用Nvidia Quodro K620的TensorFlow。

对于Tensorflow 2.0

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_available(
    cuda_only=False,
    min_cuda_compute_capability=None
)

源在这里

其他选择是:

tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')