怎样知道tensorflow已经能正确访问GPU
时间: 2023-07-29 10:14:08 浏览: 65
要确认 TensorFlow 是否能够正确访问 GPU,可以执行以下步骤:
1. 首先,确保你已经正确安装了 NVIDIA GPU 驱动程序,并且你的 GPU 是受支持的(查看 TensorFlow 官方文档以获取支持的 GPU 列表)。
2. 确保你已经安装了适用于你的操作系统和 Python 版本的 CUDA 和 cuDNN。这些是用于加速深度学习计算的 NVIDIA 库。你可以查阅 TensorFlow 官方文档以获取 CUDA 和 cuDNN 的安装指南。
3. 安装 TensorFlow。你可以使用以下命令安装最新版本的 TensorFlow:
```
pip install tensorflow
```
4. 在 Python 中导入 TensorFlow 并检查 GPU 是否可见:
```python
import tensorflow as tf
devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if len(devices) > 0:
print('GPU is available')
else:
print('GPU is not available')
```
如果输出显示 "GPU is available",则表示 TensorFlow 可以成功访问 GPU。否则,可能有一些配置问题需要解决。
另外,你也可以使用 `tf.test.is_built_with_cuda()` 函数来检查 TensorFlow 是否是使用 CUDA 构建的。如果返回 `True`,则表示 TensorFlow 支持 GPU。
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