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

下面的代码段应该给出tensorflow可用的所有设备。

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

样例输出 (名字:“/ cpu: 0” device_type:“CPU” memory_limit: 268435456 位置{ } 化身:4402277519343584096, 名称:“/ gpu: 0” device_type:“GPU” memory_limit: 6772842168 位置{ bus_id: 1 } 化身:7471795903849088328 physical_device_desc: "设备:0,名称:GeForce GTX 1070, pci总线id: 0000:05:00.0" ]

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

如果你用的是张量流2。x使用:

sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))

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

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。