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检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式

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今天小编就为大家分享一篇检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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检测检测tensorflow是否使用是否使用gpu进行计算的方式进行计算的方式

今天小编就为大家分享一篇检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有

所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示：如下所示：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

查看日志信息若包含gpu信息，就是使用了gpu。

其他方法：其他方法：跑计算量大的代码，通过 nvidia-smi 命令查看gpu的内存使用量。

以上这篇检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大

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2023-07-13 09:55:41.026027: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 09:55:41.390014: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6

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2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

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