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

下面还将返回GPU设备的名称。

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

2019-10-30 03:32:54

其他回答

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))

2019-11-02 18:26:06

Tensorflow 2.0

会话在2.0中不再使用。相反，可以使用tf.test.is_gpu_available:

import tensorflow as tf

assert tf.test.is_gpu_available()
assert tf.test.is_built_with_cuda()

如果出现错误，则需要检查安装。

2019-04-10 08:54:14

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

2021-02-07 15:11:37

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

2019-07-31 23:48:36

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

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

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