更新为tensorflow >= 2.1

检查TensorFlow是否使用GPU的推荐方法如下:

tf.config.list_physical_devices('GPU') 

从TensorFlow 2.1开始，tf.test.gpu_device_name()已经被弃用，取而代之的是前面提到的。

然后，在终端中，您可以使用nvidia-smi检查有多少GPU内存已分配;同时，使用watch -n K nvidia-smi会告诉你，例如每K秒你使用了多少内存(你可能想使用K = 1实时)

如果你有多个GPU，你想使用多个网络，每个网络都在一个独立的GPU上，你可以使用:

 with tf.device('/GPU:0'):
      neural_network_1 = initialize_network_1()
 with tf.device('/GPU:1'):
      neural_network_2 = initialize_network_2()

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 ()

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。

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

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

如果你正在使用TensorFlow 2.0，你可以使用这个for循环来显示设备:

with tf.compat.v1.Session() as sess:
  devices = sess.list_devices()
devices