如何查看自己的tensorflow是不是gpu

可以通过以下代码来查看自己的tensorflow是否支持GPU：

import tensorflow as tf

if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")

如果输出结果中包含GPU设备的名称，则说明tensorflow支持GPU。如果输出结果中没有GPU设备的名称，则说明tensorflow不支持GPU。

相关问题

怎么查看tensorflow-gpu是否可用

要查看TensorFlow-GPU是否可用，可以执行以下步骤：

1. 首先，确保已经安装了NVIDIA的显卡驱动程序。可以在NVIDIA的官方网站上下载并安装最新的驱动程序。

2. 接下来，安装CUDA工具包。TensorFlow-GPU需要与CUDA兼容。可以在NVIDIA的官方网站上找到与您的显卡驱动程序兼容的CUDA版本，并按照说明进行安装。

3. 然后，安装cuDNN库。cuDNN是一个高性能的深度神经网络库，可以加速TensorFlow-GPU的计算。您需要根据您的CUDA版本在NVIDIA开发者网站上下载并安装cuDNN。

4. 安装完毕后，使用pip或conda安装TensorFlow-GPU。在命令行中执行以下命令：

   pip install tensorflow-gpu

5. 安装完成后，您可以在Python中导入TensorFlow并检查是否成功启用了GPU支持。

   import tensorflow as tf
   print(tf.test.is_built_with_cuda())  # 检查是否使用了CUDA
   print(tf.test.is_gpu_available())     # 检查GPU是否可用

如果输出为True，则表示TensorFlow-GPU可用，并且已成功启用了GPU支持。

请注意，确保您的显卡和CUDA版本与TensorFlow-GPU的要求相匹配，否则可能会遇到兼容性问题。您可以在TensorFlow官方网站上找到有关版本兼容性的更多信息。

如何查看tensorflow-gpu

您可以通过以下步骤来查看是否安装了tensorflow-gpu：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入以下命令：pip list
3. 您将看到安装在您的计算机上的所有Python包的列表。
4. 在列表中查找tensorflow-gpu包。
5. 如果找到了tensorflow-gpu包，则表示已经安装了tensorflow-gpu。

如果您没有找到tensorflow-gpu包，则需要安装它。您可以使用以下命令来安装tensorflow-gpu：

pip install tensorflow-gpu

请注意，安装tensorflow-gpu需要具有支持GPU的计算机和相应的GPU驱动程序。如果您的计算机不支持GPU，则无法安装tensorflow-gpu。