不，我不认为“开放CUDA库”足以说明问题，因为图的不同节点可能在不同的设备上。

当使用tensorflow2时:

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

对于tensorflow1，要找出使用了哪个设备，您可以像这样启用日志设备放置:

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

检查控制台中是否有这种类型的输出。

你可以通过运行下面的代码来检查你是否正在使用GPU:

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果输出是“，这意味着你只使用CPU; 如果输出类似于/device:GPU:0，这意味着GPU工作。

并使用下面的代码来检查您使用的GPU:

from tensorflow.python.client import device_lib 
device_lib.list_local_devices()

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。

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))

我更喜欢使用nvidia-smi来监控GPU使用情况。如果当你开始你的程序时，它显著上升，这是一个强烈的迹象，表明你的张量流正在使用GPU。

下面还将返回GPU设备的名称。

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()