检验tensorflow是否用gpu

可以通过以下代码来检验TensorFlow是否使用GPU：

import tensorflow as tf

# 创建一个TensorFlow会话
sess = tf.Session()

# 打印TensorFlow默认设备
print(sess.run(tf.device('/device:CPU:0')))

# 打印所有可用的GPU设备
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

# 创建一个TensorFlow张量
a = tf.constant(1.0, shape=[1000, 1000])

# 将张量a与自身矩阵乘法运算
b = tf.matmul(a, a)

# 运行计算图并打印结果
print(sess.run(b))

如果你的电脑上有GPU并且已经正确安装了TensorFlow GPU版本，那么当你运行上述代码时，TensorFlow会自动选择GPU设备来运行计算图。你可以通过观察输出结果来确认TensorFlow是否使用了GPU。如果输出结果中包含GPU设备的信息，那么TensorFlow就是在使用GPU进行计算的。

相关问题

检测tensorflow-gpu是否调用gpu

要检测tensorflow-gpu是否调用gpu，我们可以使用以下方法：

1. 首先，需要确保安装的是tensorflow-gpu而不是tensorflow。可以在python中使用以下代码检查：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出为True，则说明tensorflow-gpu已经成功安装了。

2. 还可以在python代码中手动指定使用哪个gpu进行计算。例如，以下代码将使用第一个可用的gpu：

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

3. 在运行训练模型时，可以通过观察gpu使用情况来确定tensorflow-gpu是否已经正确调用gpu。可以使用nvidia-smi命令（仅限于NVIDIA显卡）来查看gpu使用情况。例如，以下命令将每秒刷新gpu使用情况：

watch -n1 nvidia-smi

4. TensorFlow提供了一些可以用来测试gpu和cpu性能的工具，例如TensorFlow Benchmarks。可以使用它们来测试gpu性能以确保tensorflow-gpu已经成功调用了gpu。

综上所述，通过上述方法，可以判断tensorflow-gpu是否正确调用了gpu。

tensorflow1.14.0安装gpu

为了安装tensorflow-gpu 1.14.0，你可以按照以下步骤进行操作:

1.首先，确保已经安装了Anaconda，你可以从官网下载并安装Anaconda。安装过程中，可以选择将Anaconda添加到环境变量中，也可以选择不添加。

2.接下来，安装CUDA 10.0和cuDNN。你可以从CUDA官方网站下载CUDA 10.0，并按照它们的文档进行本地安装。同时，确保选择了本地安装选项。

3.打开Anaconda Prompt，并创建一个新的tensorflow环境。使用以下命令创建一个名为"tensorflow"的环境：
conda create -n tensorflow python=3.6

4.激活tensorflow环境。使用以下命令激活tensorflow环境：
activate tensorflow

5.在tensorflow环境下安装tensorflow-gpu 1.14.0。由于网络可能较慢，你可以选择使用清华大学镜像源进行安装。使用以下命令安装tensorflow-gpu 1.14.0：
pip install --ignore-installed --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0

6.安装完成后，你可以使用PyCharm来使用tensorflow环境。在PyCharm的设置中，选择项目解释器，并添加一个现有的环境。选择tensorflow环境中的python.exe文件作为解释器。

请注意，以上步骤是安装tensorflow-gpu 1.14.0的一种方法。但是，请确保你的GPU支持CUDA 10.0，并且你已经正确安装了相应的驱动程序。另外，如果你的需求不是特别需要使用gpu，你也可以考虑安装tensorflow-cpu，它不需要GPU支持。

引用中提到了使用conda指令安装tensorflow-gpu 1.14.0的过程可能比较缓慢，需要耐心等待。引用中提供了使用清华大学镜像源进行安装的方法。而引用中指出在tensorflow 2.x版本中不再区分使用gpu还是cpu，当检测到有gpu并安装了cuda后，会自动调用gpu。如果你的目标是使用gpu，确保你的环境配置正确。如果你遇到任何问题，可以查看你的设备可使用情况，可以使用以下代码查看cpu和gpu设备的可用情况：
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
这些命令将显示你的设备列表，包括可用的CPU和GPU设备。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>