如何判断TensorFlow模型是否建立在GPU上了呢？

可以通过以下代码来判断TensorFlow模型是否建立在GPU上：

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
with tf.device("/gpu:0"):
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)
print(sess.run(c))

如果输出结果中包含类似于"MatMul: (MatMul)"的字样，那么说明模型是建立在GPU上的。如果没有出现这个字样，那么说明模型是建立在CPU上的。

相关问题

如何将TensorFlow模型建立在GPU上

可以使用TensorFlow的GPU版本来将模型建立在GPU上。首先需要安装CUDA和cuDNN，然后安装TensorFlow GPU版本。在代码中，使用tf.device('/GPU:0')来指定使用GPU进行计算。同时，还可以使用tf.config.experimental.set_memory_growth()来动态分配GPU内存。

TensorFlow或PyTorch建立深度学习模型的优缺点

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的深度学习框架，它们都有自己的优点和缺点。

TensorFlow的优点：

1.广泛的应用：TensorFlow是被广泛应用的深度学习框架，很多公司和研究机构都在使用它。

2.可视化工具：TensorFlow提供了可视化工具TensorBoard，方便用户查看模型的运行情况和调试。

3.高效的分布式计算：TensorFlow可以支持分布式计算，在大规模数据集上训练模型效率更高。

4.支持多平台：TensorFlow支持多种平台，包括CPU、GPU、TPU等。

TensorFlow的缺点：

1.学习曲线陡峭：由于TensorFlow的设计复杂，学习曲线较陡峭，需要一定的学习成本。

2.代码繁琐：TensorFlow的代码较为繁琐，需要编写大量的代码才能完成相同的任务。

3.不太灵活：TensorFlow的设计较为死板，有些自定义的操作需要使用TensorFlow的底层接口才能实现。

PyTorch的优点：

1.易于学习：PyTorch的设计比较简洁，学习曲线较为平缓，容易上手。

2.动态计算图：PyTorch使用动态计算图，可以更灵活地构建模型，方便调试和优化。

3.代码简洁：PyTorch的代码相对TensorFlow来说较为简洁，可以减少编写代码的工作量。

4.支持动态图像：PyTorch可以支持动态图像数据，方便处理一些特殊的数据类型。

PyTorch的缺点：

1.不够稳定：PyTorch相对于TensorFlow来说较为不稳定，有时会出现一些意外错误。

2.不好的分布式计算：PyTorch的分布式计算功能相对较弱，不如TensorFlow效率高。

3.不太适合大规模数据集：由于PyTorch使用动态计算图，不太适合处理超大规模的数据集。