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

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" ］

2018-01-23 04:22:35

你有一些选项来测试你的TensorFlow安装是否正在使用GPU加速。

您可以在三种不同的平台上输入以下命令。

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

Jupyter Notebook -检查运行Jupyter Notebook的控制台。你将能够看到GPU正在被使用。 Python Shell -你将能够直接看到输出。(注意-不要将第二个命令的输出分配给变量'sess';如果这有帮助的话)。 Spyder -在控制台中输入以下命令。将tensorflow导入为tf tf.test.is_gpu_available ()

2019-09-01 01:23:19

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')

2019-12-31 12:43:45

把这个放在jupyter笔记本的最上面。注释掉你不需要的东西。

# confirm TensorFlow sees the GPU
from tensorflow.python.client import device_lib
assert 'GPU' in str(device_lib.list_local_devices())

# confirm Keras sees the GPU (for TensorFlow 1.X + Keras)
from keras import backend
assert len(backend.tensorflow_backend._get_available_gpus()) > 0

# confirm PyTorch sees the GPU
from torch import cuda
assert cuda.is_available()
assert cuda.device_count() > 0
print(cuda.get_device_name(cuda.current_device()))

注意:随着TensorFlow 2.0的发布，Keras现在被包含在TF API中。

原来在这里回答。

2019-06-02 14:09:15

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。

2017-10-05 06:53:38

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

推荐文章

最新文章

标签