测试tensorflow gpu是否安装成功

您好，如果您想测试TensorFlow GPU是否安装成功，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 检查是否使用GPU
if tf.test.gpu_device_name():
    print('GPU已安装')
else:
    print('GPU未安装')

如果输出结果为“GPU已安装”，则说明TensorFlow GPU已经成功安装。如果输出结果为“GPU未安装”，则需要检查您的GPU驱动和TensorFlow版本是否匹配，以及是否正确安装了CUDA和cuDNN等依赖库。

相关问题

测试tensorflow-gpu是否安装成功

可以通过以下方法测试tensorflow-gpu是否安装成功：

1. 打开Python的命令行或者运行Python的集成开发环境（IDE）。
2. 输入以下代码进行导入：

import tensorflow as tf

3. 如果没有报错，表示TensorFlow已经成功导入。
4. 输入以下代码进行版本号查看：

print(tf.__version__)

5. 如果输出的版本号中包含“gpu”，则说明tensorflow-gpu已经成功安装。例如：2.3.1-dev20200623 (tensorflow-gpu)。

如果出现问题，可以尝试重新安装或者检查CUDA和cuDNN的安装情况。

ubuntu18.04下测试 tensorflow-gpu是否安装成功

可以按照以下步骤测试tensorflow-gpu是否安装成功：

1. 打开终端
2. 输入以下命令，查看是否安装了tensorflow-gpu：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果输出了一堆数字，那么tensorflow-gpu已经成功安装。如果出现错误信息，需要检查安装过程是否出错。
3. 如果安装成功，可以使用以下命令来测试GPU是否正常工作：

   python -c "import tensorflow as tf; tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')"

如果输出了GPU的信息，说明GPU可以正常工作。如果没有输出信息，需要检查GPU是否正确安装并且是否支持tensorflow-gpu。