tf.config.list_physical_devices('GPU')` instead.
时间: 2024-02-01 08:03:44 浏览: 21
`tf.config.list_physical_devices('GPU')` is a command used in TensorFlow to list all available physical GPUs on the system. It is used to check if TensorFlow can detect and use GPUs for computation. If the command returns an empty list, it means that TensorFlow cannot detect any available physical GPUs on the system.
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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')`。
tf.config.list_physical_devices('gpu')
在TensorFlow中,使用tf.config.list_physical_devices('gpu')可以列出可用的物理GPU设备。这个函数返回一个列表,其中包含了系统中所有可用的GPU设备。每个GPU设备都被表示为一个物理设备对象。
物理设备对象提供了一些属性,例如名字和设备类型。可以通过属性来获取有关设备的信息。例如,可以使用.name属性获取设备的名称,使用.device_type属性获取设备的类型。
当系统中有多个GPU设备时,可以使用TensorFlow提供的函数将计算任务分配到不同的设备上。这可以通过tf.device函数来实现。该函数接受一个设备的名称作为参数,可以将后续的计算任务分配到指定的设备上。
通过tf.config.list_physical_devices('gpu')可以方便地查看系统中有哪些GPU设备可用,从而更好地进行计算资源的管理和分配。