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

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

其他回答

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

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。

好的,首先从终端启动一个ipython shell,然后导入TensorFlow:

$ ipython --pylab
Python 3.6.5 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Apr 29 2018, 16:14:56) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 6.4.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
Using matplotlib backend: Qt5Agg

In [1]: import tensorflow as tf

现在,我们可以在控制台中使用以下命令查看GPU内存的使用情况:

# realtime update for every 2s
$ watch -n 2 nvidia-smi

因为我们只导入了TensorFlow,但还没有使用任何GPU,所以使用统计数据将是:

注意GPU内存使用非常少(~ 700MB);有时GPU内存使用甚至可能低至0 MB。


现在,让我们在代码中加载GPU。如tf文档所示,请执行:

In [2]: sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

现在,手表的统计数据应该显示一个更新的GPU使用内存如下:

现在观察一下我们在ipython shell中的Python进程是如何使用大约7 GB的GPU内存的。


附注:你可以在代码运行时继续观察这些统计数据,看看随着时间的推移GPU的使用有多激烈。

Tensorflow 2.1

一个简单的计算,可以用nvidia-smi验证GPU上的内存使用情况。

import tensorflow as tf 

c1 = []
n = 10

def matpow(M, n):
    if n < 1: #Abstract cases where n < 1
        return M
    else:
        return tf.matmul(M, matpow(M, n-1))

with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.Variable(tf.random.uniform(shape=(10000, 10000)), name="a")
    b = tf.Variable(tf.random.uniform(shape=(10000, 10000)), name="b")
    c1.append(matpow(a, n))
    c1.append(matpow(b, n))

除了其他答案之外,以下内容应该有助于确保你的tensorflow版本包含GPU支持。

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())