tf.config.experimental.list_physical_devices

这是一个 TensorFlow 的 API 函数，用于列出当前系统中的物理设备列表。可以使用此函数来查看可用的 CPU 和 GPU 设备，以及它们的规格和数量。该函数返回一个列表，其中每个元素都是一个 `PhysicalDevice` 类型的对象，包含设备的名称、类型和可用的内存等信息。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

devices = tf.config.experimental.list_physical_devices()
for device in devices:
    print(device)

输出可能类似以下内容：

PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')
PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')

这个示例代码列出了当前系统中的 CPU 和 GPU 设备。

相关问题

tf.config.experimental.list_physical_devices是什么

`tf.config.experimental.list_physical_devices`是TensorFlow中的函数，用于列出可用的物理设备列表。它返回一个列表，其中包含系统中所有可用的物理设备，例如CPU和GPU。这个函数主要用于配置TensorFlow在哪些设备上运行。例如，可以通过调用`tf.config.set_visible_devices`函数来配置TensorFlow只在特定的设备上运行。

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

这段代码的作用是列出所有可用的物理GPU设备，并设置GPU内存动态增长模式，以便在需要更多GPU内存时自动分配。

首先，`tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')`会列出所有可用的物理GPU设备。

然后，`tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)`会将第一个GPU设备的内存动态增长模式设置为 True。这意味着当需要更多GPU内存时，TensorFlow会自动分配额外的内存，而不是在程序开始运行时分配所有内存。这样可以避免内存浪费，并确保程序在需要更多内存时不会崩溃。