怎样测试tensorflow是否使用GPU计算?给出详细代码
时间: 2023-06-14 08:05:47 浏览: 56
在TensorFlow中,可以通过以下步骤测试是否使用GPU计算:
1. 安装TensorFlow-gpu版本
2. 导入TensorFlow库
3. 创建一个TensorFlow会话
4. 打印出当前使用的设备
下面是详细代码:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个TensorFlow会话
sess = tf.Session()
# 打印当前使用的设备
print(sess.run(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
```
如果输出为空,则说明TensorFlow没有使用GPU计算。如果输出有GPU设备,则说明TensorFlow正在使用GPU计算。
需要注意的是,如果本地计算机没有安装GPU或者GPU驱动,则会出现错误。在这种情况下,可以尝试使用Google Colab等云平台进行测试。
相关问题
我的tensorflow版本为2.3.0,我希望测试tensorflow是否使用GPU计算,给出详细代码
你可以使用以下代码来测试TensorFlow是否使用GPU计算:
```python
import tensorflow as tf
# 列出可用的物理设备
physical_devices = tf.config.list_physical_devices()
print("可用的物理设备:", physical_devices)
# 列出可用的GPU设备
gpu_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print("可用的GPU设备:", gpu_devices)
# 设置Tensorflow仅使用GPU 0来计算
if len(gpu_devices) > 0:
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpu_devices[0], 'GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu_devices[0], True)
# 测试Tensorflow是否使用GPU计算
with tf.device('/CPU:0'):
a = tf.random.normal([1000, 1000])
b = tf.random.normal([1000, 1000])
c = tf.matmul(a, b)
print(c)
```
这段代码首先列出可用的物理设备和GPU设备,然后设置TensorFlow仅使用第一个GPU来计算,并在CPU上执行一个矩阵乘法操作以测试是否使用GPU计算。 如果一切正常,你应该在输出中看到TensorFlow使用GPU来计算。
测试tensorflow cpu和gpu计算性能的示例代码
以下是测试TensorFlow CPU和GPU计算性能的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
import timeit
# 创建一个随机矩阵
random_matrix = tf.random.normal([1000, 1000])
# 测试CPU性能
with tf.device('/CPU:0'):
cpu_time = timeit.timeit(lambda: tf.matmul(random_matrix, random_matrix), number=10)
print('CPU 时间:', cpu_time)
# 测试GPU性能
with tf.device('/GPU:0'):
try:
gpu_time = timeit.timeit(lambda: tf.matmul(random_matrix, random_matrix), number=10)
print('GPU 时间:', gpu_time)
except:
print('没有GPU')
```
这个示例代码首先创建了一个随机矩阵,然后使用`timeit.timeit`函数来测试在CPU和GPU上执行矩阵乘法运算所需的时间。在测试CPU性能时,我们使用`with tf.device('/CPU:0'):`语句将计算图的所有操作都放在CPU上执行。在测试GPU性能时,我们使用`with tf.device('/GPU:0'):`语句将计算图的所有操作都放在GPU上执行。如果你的计算机没有GPU,则程序会输出“没有GPU”提示。