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

下面的代码段应该给出tensorflow可用的所有设备。

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

样例输出 (名字:“/ cpu: 0” device_type:“CPU” memory_limit: 268435456 位置{ ｝ 化身:4402277519343584096, 名称:“/ gpu: 0” device_type:“GPU” memory_limit: 6772842168 位置{ bus_id: 1 ｝ 化身:7471795903849088328 physical_device_desc: "设备:0，名称:GeForce GTX 1070, pci总线id: 0000:05:00.0" ］

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。

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')

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))

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。