验证tensorflow gpu

你可以通过以下方法来验证TensorFlow是否正确配置了GPU支持：

1. 首先，确保你已经正确安装了NVIDIA显卡驱动程序，并且它与你的GPU型号兼容。

2. 确保你已经安装了与你使用的TensorFlow版本相匹配的CUDA和cuDNN库。你可以在TensorFlow官方网站上找到这些信息。

3. 安装TensorFlow的GPU版本，可以使用以下命令：

   pip install tensorflow-gpu

4. 编写一个简单的Python脚本来验证TensorFlow是否正确使用了GPU。你可以尝试以下代码：

   import tensorflow as tf
   
   # 创建一个简单的计算图
   with tf.device('/GPU:0'):
       a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
       b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
       c = tf.matmul(a, b)
   
   # 启动一个TensorFlow会话
   with tf.Session() as sess:
       # 运行计算图
       print(sess.run(c))

5. 运行这个脚本，并观察输出结果。如果你看到类似于以下信息，即表示TensorFlow已成功配置了GPU支持：

   Device mapping:
   /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: GeForce GTX 1080, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1

如果你成功看到了这些信息，那么恭喜你，TensorFlow已经正确配置了GPU支持！