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。

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

与tensorflow 2.0 >=

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

Tensorflow 2.0

会话在2.0中不再使用。相反，可以使用tf.test.is_gpu_available:

import tensorflow as tf

assert tf.test.is_gpu_available()
assert tf.test.is_built_with_cuda()

如果出现错误，则需要检查安装。

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

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