在jupyter里边TensorFlow环境怎么查看可用gpu

在Jupyter中查看可用的GPU可以使用TensorFlow提供的`tf.config`模块。以下是在Jupyter中查看可用GPU的步骤：

1. 首先，确保你已经在Jupyter Notebook中安装了TensorFlow，可以通过`!pip install tensorflow`命令来安装。

2. 在Jupyter Notebook中导入TensorFlow和tf.config模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

3. 使用`device_lib.list_local_devices()`函数来获取本地设备列表，其中包括CPU和GPU信息：

device_lib.list_local_devices()

4. 运行以上代码后，你将看到一个设备列表，其中包括可用的GPU设备信息。

请注意，如果你在Jupyter Notebook中没有可用的GPU，可能是因为你的系统没有正确安装或配置GPU驱动程序。

相关问题

jupyter配置tensorflow内核

### 配置Jupyter Notebook以使用TensorFlow内核

为了使 Jupyter Notebook 能够成功加载并运行 TensorFlow 内核，需遵循特定的配置流程。这不仅涉及安装必要的软件包，还涉及到创建合适的 Conda 环境来确保兼容性和稳定性。

#### 创建专用Conda环境
建议为 TensorFlow 和其他依赖项建立独立的 Conda 环境，这样可以避免不同项目之间的库冲突。通过命令 `conda create -n tensorflow_env python=3.9` 可创建名为 `tensorflow_env` 的新环境，并指定 Python 版本为 3.9[^2]。

#### 安装TensorFlow及相关工具
进入刚创建好的环境 (`conda activate tensorflow_env`) 后，接着要安装 TensorFlow 库及其配套组件。对于 CPU-only 版本而言，可以通过 pip 工具执行如下指令完成安装：

pip install tensorflow jupyter ipykernel

而对于支持 GPU 加速的情况，则应按照官方文档指导选择适合的操作系统和硬件条件对应的 TensorFlow-GPU 版本进行安装。

#### 将当前环境注册给Jupyter作为可用Kernel之一
为了让 Jupyter 认识到这个新的 Python 解释器实例，还需要将其添加至 Jupyter Kernels 列表里。此操作可通过下面这条命令实现：

python -m ipykernel install --user --name=tensorflow_env --display-name "Python (tensorflow)"

上述命令会把当前活跃的 conda environment 注册成一个新的 kernel 名字叫做 “Python (tensorflow)” ，之后启动 Jupyter Notebook 或 Lab 时就能看到该选项了[^4]。

#### 测试配置是否生效
最后一步是在浏览器端开启 Jupyter 并验证一切正常工作。切换到之前定义过的那个 Kernel 来测试能否顺利导入 TensorFlow 模块：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

这段简单的代码片段用于确认 TensorFlow 是否被正确识别并且能够打印出其版本号。如果没有任何错误提示则说明整个过程顺利完成[^1]。

jupyter notebook按照tensorflow gpu

Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本环境，常用于数据科学和机器学习项目。如果你想要在Jupyter Notebook中利用TensorFlow GPU，首先你需要安装支持GPU的版本的TensorFlow，并确保你的系统有可用的CUDA和cuDNN库。

以下是步骤：

1. **安装GPU版本的TensorFlow**：
使用pip安装时，可以添加`--upgrade`以更新到最新版本，并指定`tf-gpu`作为目标：

   pip install tensorflow-gpu --upgrade

或者在Conda环境中，你可以这样做：

   conda install -c anaconda tensorflow-gpu

2. **检查硬件和驱动**：
确保你的GPU已经启用并有相应的驱动程序。可以在命令行运行 `nvidia-smi` 来查看GPU状态。

3. **确认兼容性**：
TensorFlow会自动检测可用的GPU，但如果它未找到，可能需要手动指定，例如：

   import tensorflow as tf
   gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       try:
           tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
       except RuntimeError as e:
           print(e)

4. **配置计算图放置**：
在创建新会话前设置`session_config.graph_options.place_pruned_graph_mode=True`，可以帮助减少内存消耗。

5. **测试GPU使用**：
运行一个简单的GPU计算任务，比如加载一张图像并在GPU上运行卷积操作，看是否能正常加速。