如何判断tensorflow是否在python shell中使用gpu加速?

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

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。

2017-09-13 03:38:00

其他回答

与tensorflow 2.0 >=

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

2020-04-15 14:49:49

也许可以试试这个:

print(tf.reduce_sum(tf.random. sum);正常((1000、1000))))

看系统是否返回张量

根据网站

2022-01-06 12:53:41

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。

2017-09-13 03:38:00

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')

2021-02-20 03:16:56

我找到了最简单、最全面的方法。只要设置tf.debug .set_log_device_placement(True)，你就可以看到ops是否真的在GPU上运行，例如在device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0中执行op _EagerConst

更多文档:https://www.tensorflow.org/guide/gpu#logging_device_placement

2021-10-28 13:43:03

如何判断tensorflow是否在python shell中使用gpu加速?

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