<F5_IP>为F5负载器的IP地址，<POOL_NAME>为所要查询的池的名称。

你想要查询 <POOL_NAME> 这个池在 F5 负载器上的状态吗？如果是的话，可以使用以下命令：

tmsh show ltm pool <POOL_NAME> members

这条命令会返回池中所有成员的状态，包括节点的 IP 地址、端口号、以及状态（up 或者 down）。如果想要查看更详细的信息，可以使用下面的命令：

tmsh show ltm pool <POOL_NAME> detail

这条命令会返回池的详细信息，包括池的名称、负载算法、以及成员的详细信息，如权重、优先级等。

相关问题

<function is_available at 0x000001F5A0D15AF0>

`is_available`是一个函数，用于检查当前环境是否可用特定的硬件或功能。在这种情况下，`is_available`应该指的是PyTorch中的`torch.cuda.is_available()`函数。

`torch.cuda.is_available()`函数用于检查当前环境是否可用CUDA加速。如果返回True，则表示当前环境可以使用CUDA加速，否则表示不可用。

你可以在代码中使用`torch.cuda.is_available()`函数来检查CUDA是否可用，例如：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    # 可以使用CUDA加速
    device = torch.device("cuda")
else:
    # 使用CPU运行
    device = torch.device("cpu")

这样可以根据CUDA的可用性来选择在GPU上运行还是在CPU上运行代码。请确保在使用CUDA相关功能之前先检查其是否可用，以避免在不支持CUDA的环境中发生错误。

import torch print(torch.cuda.is_available) 输出为<function is_available at 0x000001F5A0D15AF0>

抱歉，我之前给出的回答有误。`torch.cuda.is_available`是一个函数，你需要调用它才能获取CUDA是否可用的结果请使用`()`在`is_available`面添加括号来调用函数，并打印结果，如下所示：

import torch

print(torch.cuda.is_available())

这样将会打印出CUDA是否可用的布尔值结果，即`True`表示CUDA可用，`False`表示CUDA不可用。如果你的显卡支持CUDA并且正确设置了CUDA相关环境和驱动程序，那么输出应该为`True`。