我认为有一种更简单的方法来实现这一点。

import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")

它通常是这样的

Default GPU Device: /device:GPU:0

对我来说，这似乎比那些冗长的日志更容易。

编辑: 对TF 1进行了测试。x版本。我从来没有机会做TF 2.0或以上的东西，所以请记住。

对于TF2.4+， tensorflow网站上列出的“官方”方法来检查TF是否使用GPU

>>> import tensorflow as tf
>>> print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
Num GPUs Available:  2

这是我用来列出tf可用设备的行。会话直接从bash:

python -c "import os; os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'; import tensorflow as tf; sess = tf.Session(); [print(x) for x in sess.list_devices()]; print(tf.__version__);"

它将打印可用的设备和tensorflow版本，例如:

_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, CPU, 268435456, 10588614393916958794)
_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0, XLA_GPU, 17179869184, 12320120782636586575)
_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0, XLA_CPU, 17179869184, 13378821206986992411)
_DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0, GPU, 32039954023, 12481654498215526877)
1.14.0

除了使用sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))，这是在其他答案和官方TensorFlow文档中列出的，你可以尝试给gpu分配一个计算，看看你是否有错误。

import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(c))

在这里

"/cpu:0":您机器的cpu。 "/gpu:0":你机器的gpu，如果你有的话。

如果你有一个gpu并且可以使用它，你会看到结果。否则，您将看到一个带有很长的堆栈跟踪的错误。最后你会得到这样的结果:

无法将设备分配给节点“MatMul”:无法满足显式要求 设备规格'/device:GPU:0'因为没有设备与之匹配 规范是在这个过程中注册的

最近在TF中出现了几个有用的函数:

tf.test。Is_gpu_available表示gpu是否可用 tf.test。Gpu_device_name返回gpu设备名称

你也可以检查会话中可用的设备:

with tf.Session() as sess:
  devices = sess.list_devices()

设备会给你一些类似的东西

[_DeviceAttributes(/job:tpu_worker/replica:0/task:0/device:CPU:0, CPU, -1, 4670268618893924978),
 _DeviceAttributes(/job:tpu_worker/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0, XLA_CPU, 17179869184, 6127825144471676437),
 _DeviceAttributes(/job:tpu_worker/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0, XLA_GPU, 17179869184, 16148453971365832732),
 _DeviceAttributes(/job:tpu_worker/replica:0/task:0/device:TPU:0, TPU, 17179869184, 10003582050679337480),
 _DeviceAttributes(/job:tpu_worker/replica:0/task:0/device:TPU:1, TPU, 17179869184, 5678397037036584928)

我发现下面的代码片段非常方便测试gpu ..

Tensorflow 2.0测试

import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(c))

张量流测试

import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(c))

这应该会给出Tensorflow可用的设备列表(Py-3.6下):

tf = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
tf.list_devices()
# _DeviceAttributes(/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, CPU, 268435456)