2023-06-11 22:30:11.292060: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 如何调用gpu
时间: 2024-03-26 21:35:03 浏览: 31
如果你的系统中已经安装了支持 GPU 的 TensorFlow 和合适的 GPU 驱动程序,那么 TensorFlow 应该会自动地在 GPU 上运行。你可以使用以下方式检查 TensorFlow 是否在 GPU 上运行:
```python
import tensorflow as tf
# 禁用 TensorFlow 的警告信息
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
# 创建 TensorFlow 会话
with tf.Session() as sess:
# 创建一个常量 Tensor
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# 运行 TensorFlow 计算图
print(sess.run(c))
```
如果你的系统中有支持 GPU 的 TensorFlow 和合适的 GPU 驱动程序,则 TensorFlow 应该会自动地在 GPU 上运行。如果你的系统中没有支持 GPU 的 TensorFlow 或者没有正确安装 GPU 驱动程序,则 TensorFlow 将会自动地在 CPU 上运行。
在运行 TensorFlow 代码之前,你应该确保你的系统中已经正确安装了支持 GPU 的 TensorFlow 和合适的 GPU 驱动程序。同时,你也应该使用支持 GPU 的计算机来运行 TensorFlow 代码。