测试tensorflow-gpu是否安装成功

可以通过以下方法测试tensorflow-gpu是否安装成功：

1. 打开Python的命令行或者运行Python的集成开发环境（IDE）。
2. 输入以下代码进行导入：

import tensorflow as tf

3. 如果没有报错，表示TensorFlow已经成功导入。
4. 输入以下代码进行版本号查看：

print(tf.__version__)

5. 如果输出的版本号中包含“gpu”，则说明tensorflow-gpu已经成功安装。例如：2.3.1-dev20200623 (tensorflow-gpu)。

如果出现问题，可以尝试重新安装或者检查CUDA和cuDNN的安装情况。

相关问题

如何测试自己是否完成tensorflow-gpu的安装

您可以尝试在Python中导入TensorFlow并检查是否成功安装。您可以使用以下命令导入TensorFlow：

import tensorflow as tf

如果没有任何错误提示，则表示TensorFlow已成功安装并可以在您的计算机上运行。另外，您还可以使用以下命令检查是否在GPU上安装了TensorFlow：

print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果输出中包含了GPU信息，则表示TensorFlow-GPU已成功安装。

tensorflow-gpu1.14安装教程

1. 安装CUDA Toolkit

首先，需要安装CUDA Toolkit。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，也可以使用以下命令在Ubuntu上安装：

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

2. 安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA提供的加速深度学习的库。需要从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN，并按照官方文档进行安装。

3. 安装TensorFlow-GPU

可以使用pip安装TensorFlow-GPU：

pip install tensorflow-gpu==1.14

或者从源代码编译安装：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout r1.14
./configure
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.14.-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

4. 测试TensorFlow-GPU

安装完成后，可以使用以下代码测试TensorFlow-GPU是否正常工作：

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

如果返回True，则表示TensorFlow-GPU已经成功安装并可以使用GPU加速。