tensorflow1.X如何使用gpu

引用\[1\]中的代码是使用TensorFlow 2.0版本的示例代码，其中通过调用`tf.test.is_gpu_available()`函数来检查是否有可用的GPU。如果返回True，则表示有可用的GPU。另外，通过设置`os.environ\['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'\] = '2'`可以屏蔽掉等级2以下的提示信息。在代码中，还定义了两个常量a和b，并打印了它们的和。

如果你想在TensorFlow 1.x版本中使用GPU，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经安装了适用于GPU的TensorFlow版本。可以参考引用\[2\]中的链接，按照教程进行安装。

2. 在代码中，首先导入TensorFlow库：`import tensorflow as tf`。

3. 创建一个会话（session）并指定使用GPU：`sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))`。

4. 在创建会话之前，可以设置GPU的使用方式。例如，可以使用以下代码将TensorFlow限制在特定的GPU上：

import os
os.environ\["CUDA_VISIBLE_DEVICES"\] = "0"  # 指定使用的GPU编号，多个GPU可以用逗号分隔

5. 在代码中，使用`with tf.device('/gpu:0'):`来指定使用GPU进行计算。例如：

with tf.device('/gpu:0'):
    # 在这里编写需要在GPU上运行的代码

请注意，上述代码中的`'/gpu:0'`表示使用第一个GPU，如果你有多个GPU，可以根据需要进行调整。

总结起来，要在TensorFlow 1.x版本中使用GPU，你需要确保安装了适用于GPU的TensorFlow版本，并在代码中设置GPU的使用方式，并使用`with tf.device('/gpu:0'):`来指定在GPU上运行的代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TensorFlow2.x,GPU代码测试](https://blog.csdn.net/weixin_45092662/article/details/102931156)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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