怎么确认tensorflow是gpu还是cpu

您可以使用以下代码来确认您的 TensorFlow 是使用 CPU 还是 GPU 进行计算：

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

执行该代码后，如果输出为 `True`，则表示您的 TensorFlow 使用 GPU 进行计算；如果输出为 `False`，则表示 TensorFlow 使用 CPU 进行计算。

另外，您还可以通过查看 TensorFlow 的配置信息来确认 TensorFlow 是否使用 GPU，例如：

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

执行该代码后，如果输出中包含类似以下信息，则表示 TensorFlow 正在使用 GPU 进行计算：

... device: 0, name: NVIDIA Tesla V100 ...

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tensorflow安装gpu还是cpu

TensorFlow可以在GPU和CPU上安装和运行。如果您的计算机具有兼容的NVIDIA GPU并且您想要利用GPU的并行计算能力来加速TensorFlow的运行速度，您可以安装TensorFlow GPU版本。如果您没有可用的GPU或者您只是想在CPU上运行TensorFlow，您可以选择安装TensorFlow CPU版本。

tensorflow-gpu和cpu的区别

TensorFlow-gpu和cpu的区别是，前者可以利用GPU进行加速计算，而后者只能依靠CPU进行计算。因此，当处理的数据集较大、复杂时，GPU的计算能力更加强大，可以提高训练和推断的速度。但相应地，GPU的价格也更贵。对于一些简单的任务和小型数据集，CPU已经足够应对。