import tensorflow as tf tf.config.list_physical_devices()啥意思

这段代码是用于查看机器上可用的物理设备列表，包括 CPU、GPU 等。在 TensorFlow 中，可以通过设置`tf.config.set_visible_devices()`来选择使用哪些设备进行计算。在多 GPU 计算时，也可以使用`tf.distribute.Strategy`来进行分布式计算。

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import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

你的问题是如何设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长？你可以使用以下代码来设置 TensorFlow 在 GPU 上的内存增长：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

这段代码会列出所有可用的 GPU，并且将它们的内存增长模式设置为 True。这样做可以动态分配 GPU 内存，根据需要增加分配的内存量。

tf.config.experimental.list_physical_devices

这是 TensorFlow 的一个函数，用于列出物理设备列表。具体来说，它返回一个列表，其中包含计算设备（如 CPU 和 GPU）的信息。这个函数可以用来查看计算机上可用的设备，以及它们的属性，例如 GPU 设备的显存大小。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)

此外，如果你只想查看 GPU 设备列表，可以使用 `tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`。