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

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

其他回答

这将证实张量流使用GPU同时训练也?

Code

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

输出

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GT 730
major: 3 minor: 5 memoryClockRate (GHz) 0.9015
pciBusID 0000:01:00.0
Total memory: 1.98GiB
Free memory: 1.72GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0:   Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GT 730, pci bus id: 0000:01:00.0)
Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce GT 730, pci bus id: 0000:01:00.0
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:255] Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GeForce GT 730, pci bus id: 0000:01:00.0

2016-12-06 07:29:09

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

2019-11-20 04:28:48

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。

2018-03-24 09:55:35

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

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()

2020-03-10 07:14:46

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

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