tf.config.experimental.list_physical_devices是什么
时间: 2024-02-01 15:03:31 浏览: 24
`tf.config.experimental.list_physical_devices`是TensorFlow中的函数,用于列出可用的物理设备列表。它返回一个列表,其中包含系统中所有可用的物理设备,例如CPU和GPU。这个函数主要用于配置TensorFlow在哪些设备上运行。例如,可以通过调用`tf.config.set_visible_devices`函数来配置TensorFlow只在特定的设备上运行。
相关问题
tf.config.experimental.list_physical_devices
这是 TensorFlow 的一个函数,用于列出物理设备列表。具体来说,它返回一个列表,其中包含计算设备(如 CPU 和 GPU)的信息。这个函数可以用来查看计算机上可用的设备,以及它们的属性,例如 GPU 设备的显存大小。下面是一个示例代码:
```
import tensorflow as tf
devices = tf.config.experimental.list_physical_devices()
for device in devices:
print(device)
```
此外,如果你只想查看 GPU 设备列表,可以使用 `tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`。
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
这段代码是用来设置 TensorFlow 在 GPU 上运行时的内存分配方式。首先使用`tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`列出所有可用的 GPU 设备,然后使用`tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)`将第一个 GPU 设备的内存分配方式设置为按需分配,即 TensorFlow 只会在需要时分配 GPU 内存,而不是一次性占用整个 GPU 内存。这种设置可以避免 TensorFlow 占用过多的 GPU 内存,同时也可以避免在 GPU 内存不足时出现程序崩溃的情况。