is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version. instructions for updating: use `tf.config.list_physical_devices('gpu')` instead.
时间: 2023-05-03 11:02:25 浏览: 408
"from tensorflow.python.framework.test_util中的is_gpu_available已被弃用,将在未来的版本中被移除。更新指导:改用tf.config.list_physical_devices('gpu')。"
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WARNING:tensorflow:From E:/min/min/1.py:3: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use `tf.config.list_physical_devices('GPU')` instead.
这个警告信息是因为TensorFlow中is_gpu_available函数已经被弃用,将在未来版本中被移除。建议使用tf.config.list_physical_devices('GPU')来代替。你可以通过以下方式修改代码以消除这个警告:
```python
import tensorflow as tf
# 判断是否有GPU可用
if tf.config.list_physical_devices('GPU'):
print('GPU可用')
else:
print('GPU不可用')
```
在这个例子中,我们使用tf.config.list_physical_devices('GPU')函数来判断是否有GPU可用。如果有GPU可用,则输出“GPU可用”,否则输出“GPU不可用”。
WARNING:tensorflow:From C:\Users\11064\AppData\Local\Programs\Python\Python310\vision_test.py:6: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use `tf.config.list_physical_devices('GPU')` instead. 2023-05-29 22:25:56.496349: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /device:GPU:0 with 1643 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6怎么解决
这是一个警告信息,提示is_gpu_available函数即将被移除,建议使用tf.config.list_physical_devices('GPU')代替。同时,该警告信息还显示了一个GPU设备的信息,说明你的计算机上有一块NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU。如果你想使用GPU加速深度学习计算,可以按照以下步骤操作:
1. 在代码中,用tf.config.list_physical_devices('GPU')代替is_gpu_available函数,例如:
```
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print("Num GPUs:", len(physical_devices))
```
2. 确认你的TensorFlow版本是否支持GPU计算。如果不支持,可以升级TensorFlow版本,或者安装支持GPU计算的TensorFlow版本。
3. 确保你的计算机上已经安装了NVIDIA的GPU驱动程序和CUDA工具包。如果没有安装,可以去NVIDIA官网下载安装。
4. 如果你使用的是Windows操作系统,还需要安装cuDNN库。cuDNN是一个针对深度神经网络的GPU加速库,可以提高深度学习计算的速度。
5. 最后,配置TensorFlow使用GPU进行计算。可以在代码中添加以下代码:
```
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)])
except RuntimeError as e:
print(e)
```