怎么看tensorflow是cpu版本还是gpu版本

要确定您的TensorFlow是CPU版本还是GPU版本，可以执行以下步骤：

1. 首先，确保您已经安装了TensorFlow。您可以在命令行中运行以下命令来检查TensorFlow是否已经安装：

pip show tensorflow

如果TensorFlow已安装，您将看到有关TensorFlow的信息。

2. 如果TensorFlow已经安装，您可以在Python脚本中使用以下代码来检查是否使用了GPU：

import tensorflow as tf

# 检查是否有可用的GPU
if tf.test.is_gpu_available():
    print('GPU版本')
else:
    print('CPU版本')

这段代码将检查系统上是否有可用的GPU。如果有可用的GPU，则显示"GPU版本"，否则显示"CPU版本"。

请注意，要使用GPU版本的TensorFlow，您需要在安装时选择了GPU支持，并且您的系统上安装了适当的GPU驱动程序和CUDA库。

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怎么查看自己安装的TensorFlow是CPU版本还是GPU版本

你可以在 Python 中运行以下代码来查看自己安装的 TensorFlow 是 CPU 版本还是 GPU 版本：

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

如果输出结果为 True，则表示你安装的是 GPU 版本的 TensorFlow，否则为 CPU 版本。

tensorflow cpu版本怎么调用gpu

如果你已经安装了GPU版本的TensorFlow，但是你想在没有显卡的机器上使用CPU版本的TensorFlow，或者你想在使用显卡的机器上使用GPU版本的TensorFlow，你可以通过以下步骤来切换：

1. 查看你的TensorFlow版本

在Python环境下输入以下命令：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

如果你的版本是CPU版本，输出应该是类似于"2.5.0"这样的字符串；如果你的版本是GPU版本，输出应该是类似于"2.5.0-gpu"这样的字符串。

2. 安装对应版本的TensorFlow

如果你想切换到CPU版本，你可以使用以下命令安装：

   pip install tensorflow

如果你想切换到GPU版本，你可以使用以下命令安装：

   pip install tensorflow-gpu

3. 修改代码

如果你的代码中使用了TensorFlow库，你需要根据你的安装版本进行修改。如果你想切换到GPU版本，你需要在代码中添加以下代码：

   import tensorflow as tf
   physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

如果你想切换到CPU版本，你可以直接使用原来的代码，不需要添加额外的代码。

4. 启动程序

如果你想在没有显卡的机器上运行程序，或者你想在使用显卡的机器上使用CPU版本的TensorFlow，你可以直接运行程序。如果你想在使用显卡的机器上使用GPU版本的TensorFlow，你需要在启动程序时添加以下环境变量：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_script.py

其中，"0"是你想要使用的显卡编号，如果你有多张显卡，可以使用逗号分隔多个编号。