tensorflow-gpu测试代码

下面是一个简单的 TensorFlow-GPU 测试代码：

import tensorflow as tf

# 检查 TensorFlow 是否使用 GPU
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

这段代码将会输出当前可用 GPU 的数量。如果输出的是 `0`，说明 TensorFlow 没有使用 GPU。

如果要强制 TensorFlow 使用 GPU，可以在代码前添加如下语句：

tf.config.experimental.set_visible_devices([], 'GPU')

但是请注意，若你的环境中没有 GPU, 这样做会使程序 crash.

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import tensorflow as tf

# 检查GPU是否可用
if tf.test.gpu_device_name() != '': 
    print('GPU found')
else:
    print("No GPU found")

# 创建一个简单的计算，用GPU运行
config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True) # 显示设备分配
config.gpu_options.allow_growth = True # 动态分配GPU内存

with tf.device('/device:GPU:0'): # 假设只有一个GPU
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], dtype=tf.float32)
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], dtype=tf.float32)
    c = tf.matmul(a, b)

# 运行计算
with tf.Session(config=config) as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)