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

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)

2017-12-19 22:11:25

其他回答

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

不，我不认为“开放CUDA库”足以说明问题，因为图的不同节点可能在不同的设备上。

当使用tensorflow2时:

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

对于tensorflow1，要找出使用了哪个设备，您可以像这样启用日志设备放置:

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

检查控制台中是否有这种类型的输出。

2016-06-24 18:07:13

在新版本的TF(>2.1)中，检查TF是否使用GPU的建议方法是:

tf.config.list_physical_devices('GPU')

2021-02-20 03:16:56

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')

2019-12-31 12:43:45

我找到了最简单、最全面的方法。只要设置tf.debug .set_log_device_placement(True)，你就可以看到ops是否真的在GPU上运行，例如在device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0中执行op _EagerConst

更多文档:https://www.tensorflow.org/guide/gpu#logging_device_placement

2021-10-28 13:43:03

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

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