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)

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 ()

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')

随着Tensorflow的最新更新，你可以检查它如下:

tf.test.is_gpu_available( cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None)

如果GPU正在被Tensorflow使用，返回True，否则返回False。

如果你想要设备device_name，可以输入:tf.test.gpu_device_name()。 从这里获取更多细节

下面还将返回GPU设备的名称。

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

你可以通过运行下面的代码来检查你是否正在使用GPU:

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

如果输出是“，这意味着你只使用CPU; 如果输出类似于/device:GPU:0，这意味着GPU工作。

并使用下面的代码来检查您使用的GPU:

from tensorflow.python.client import device_lib 
device_lib.list_local_devices()