TensorFlow GPU安装后如何测试GPU是否正确识别与工作?

发布时间: 2024-04-11 18:39:01 阅读量: 151 订阅数: 42
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TensorFlow-gpu测试

# 1. 准备工作 在进行TensorFlow GPU版本的安装前,首先需要检查GPU驱动是否正确安装。对于Windows系统,可以通过查看设备管理器中的显卡信息来确认;而对于Linux系统,可以通过命令行查看GPU相关信息。 安装TensorFlow GPU版本之前,建议先下载适用于GPU的安装包,并设置Python虚拟环境以避免与其他项目的Python库冲突。随后,通过pip工具来安装TensorFlow GPU,确保版本与CUDA、cuDNN匹配以获得更好的性能表现。 这些准备工作的核心目的在于确保TensorFlow能够正确地识别GPU,并为后续的GPU性能测试和优化做好准备。 # 2. 测试GPU识别 #### 2.1 使用TensorFlow验证GPU是否被识别 当我们安装好TensorFlow GPU版本后,接下来的关键步骤是验证GPU是否被正确识别和启用。这可以通过编写一个简单的TensorFlow程序来实现。 ##### 2.1.1 编写一个简单的TensorFlow程序 下面是一个简单的TensorFlow程序示例,用于检查GPU是否被正确地识别: ```python import tensorflow as tf # 创建一个常量张量 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') # 创建另外一个常量张量 b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') # 矩阵相乘 c = tf.matmul(a, b) # 打印结果 print(c) ``` ##### 2.1.2 运行程序查看GPU是否被识别 在命令行中执行上述程序,如果GPU被正确识别,则会输出类似以下内容: ``` 2021-04-01 10:54:36.208579: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll 2021-04-01 10:54:36.484321: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublas64_11.dll 2021-04-01 10:54:36.677348: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublasLt64_11.dll 2021-04-01 10:54:36.772582: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cufft64_10.dll 2021-04-01 10:54:36.872538: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library curand64_10.dll 2021-04-01 10:54:37.211682: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cusolver64_10.dll 2021-04-01 10:54:37.368764: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cusparse64_11.dll 2021-04-01 10:54:37.398292: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudnn64_8.dll 2021-04-01 10:54:37.400224: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1862] Adding visible gpu devices: 0 ``` ##### 2.1.3 检查GPU相关信息 可以使用以下代码来查看TensorFlow当前是否使用了GPU: ```python from tensorflow.python.client import device_lib local_device_protos = device_lib.list_local_devices() for device in loca ```
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