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

ubuntu18.04下测试 tensorflow-gpu是否安装成功

可以按照以下步骤测试tensorflow-gpu是否安装成功：

1. 打开终端
2. 输入以下命令，查看是否安装了tensorflow-gpu：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果输出了一堆数字，那么tensorflow-gpu已经成功安装。如果出现错误信息，需要检查安装过程是否出错。
3. 如果安装成功，可以使用以下命令来测试GPU是否正常工作：

   python -c "import tensorflow as tf; tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')"

如果输出了GPU的信息，说明GPU可以正常工作。如果没有输出信息，需要检查GPU是否正确安装并且是否支持tensorflow-gpu。

tensorflow-gpu安装成功

### 验证 TensorFlow-GPU 安装

为了确保 TensorFlow-GPU 已经正确安装并能够访问 GPU 资源，可以通过 Python 交互环境中执行特定命令来完成验证。

#### 使用 `tf.config.list_physical_devices` 方法检测 GPU 支持
较新的 TensorFlow 版本推荐使用如下方法来检查是否有可用的 GPU 设备：

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

如果输出显示有至少一个 GPU 可用，则说明 TensorFlow 成功识别到了系统的 GPU 并能正常使用[^1]。

#### 利用内置函数进一步检验
除了上述方式外，还可以调用 `tf.test.is_built_with_cuda()` 和 `tf.test.is_gpu_available()` 函数来进行更详细的测试：

# 检查 TensorFlow 是否编译支持 CUDA
if not tf.test.is_built_with_cuda():
    print("TensorFlow is not built with CUDA support.")

# 测试是否可以访问 GPU
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print(f"Is GPU available? {gpu_available}")

当以上代码运行无误，并且返回结果显示存在可用的 GPU 时，即表明 TensorFlow-GPU 的安装过程顺利完成。