tensorflow使用GPU
时间: 2023-09-03 14:11:23 浏览: 67
要使用GPU进行TensorFlow的加速,首先需要确保你的系统中有可用的GPU设备。可以使用以下代码来查看系统中的GPU和CPU数量:
```python
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)
```
如果输出中显示了GPU设备,则说明你的系统中有可用的GPU。接下来,TensorFlow会自动选择GPU来执行操作,前提是该操作有GPU版本的实现。例如,如果一个操作既有CPU版本又有GPU版本的实现,TensorFlow会优先选择GPU来执行操作。例如,对于matmul操作,如果系统中有cpu:0和gpu:0两个设备,TensorFlow会选择gpu:0来执行matmul操作\[3\]。
请注意,使用GPU进行加速需要安装并配置好相应的GPU驱动和CUDA库。另外,确保你的代码中使用了适当的GPU相关的函数和操作,以便TensorFlow能够正确地利用GPU资源。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorflow如何使用gpu](https://blog.csdn.net/To_be_little/article/details/124438800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [tensorflow:GPU使用](https://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/73825851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]