怎么看Tensorflow是CPU还是GPU?

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怎么看 Tensorflow 是 CPU 还是 GPU?

在 TensorFlow 中,可以通过以下方法来确定代码是在 CPU 还是 GPU 上运行:

方法一:使用代码生成

在 TensorFlow 代码中,可以通过设置 session 的配置来打印出当前代码是在 CPU 还是 GPU 上运行。具体步骤如下:

python
import tensorflow as tf

# 创建一个 session,并设置配置
sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True))

# 在代码中添加 TensorFlow 的操作

# 运行代码
sess.run(...)

在上述代码中,tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement=True)的参数 log_device_placement 设置为True,这样 TensorFlow 会在运行时打印出当前操作是在 CPU 还是 GPU 上执行。

方法二:使用 TensorFlow 的设备管理器

TensorFlow 提供了一个设备管理器(Device Manager),可以用来查看当前代码是在 CPU 还是 GPU 上运行。具体步骤如下:

python
import tensorflow as tf

# 创建一个设备管理器
devices = tf.config.experimental.list_physical_devices()

# 遍历设备管理器,打印每个设备的名称和类型
for device in devices:
    print(device.name, device.device_type)

运行上述代码,会打印出当前可用的设备名称和类型,从而确定当前代码是在 CPU 还是 GPU 上运行。

结论

通过以上方法,我们可以轻松地确定 TensorFlow 代码是在 CPU 还是 GPU 上运行。这对于优化代码和利用硬件资源非常重要,因为 GPU 通常可以提供更高的计算性能。

正文完